Rudradeb Mitra, grundare av Omdena – Intervjuserie

Rudradeb Mitra, är grundare av Omdena en global plattform där en gemenskap av förändringsskapare bygger AI-lösningar på verkliga problem genom samarbete.

Vad var din första inspiration för att lansera Omdena?

Det fanns tre huvudorsaker:

Att använda AI för socialt bästa och bygga lösningar för människorna längst ner i pyramiden, att ge AI-entusiaster möjligheter oavsett var de bor att arbeta med verkliga projekt och att visa att samarbete är mycket kraftfullare än konkurrens och är det bästa sättet att bygga inkluderande, etiska och adopterbara AI-lösningar.

Det yttersta målet för Omdena är att bygga framtiden för arbete och utbildning – att skapa en värld där hon har lika tillgång till arbete och möjligheter oavsett var man bor.

Målet med Omdena är att entusiaster, som aldrig träffat varandra, och som finns i olika delar av världen, ska mötas, samarbeta och lösa stora samhällsproblem. Kan du beskriva logistiken med att alla dessa människor arbetar tillsammans?

Nyckeln för att få samarbete att fungera är att välja ut rätt personer – vi går igenom en urvalsprocess i två steg utifrån olika kriterier. När rätt personer väl har valts är resten ganska enkelt – ge dem rätt infrastruktur, verktyg och processer för att samarbeta och låt dem organisera sig själv. Som beskrivits av en av Omdenas medarbetare hans erfarenhet, 'Det som till en början verkar kaos, man börjar uppskatta upplevelsen och inse relevansen av att arbeta i en självorganiserande miljö, där avgörande slutsatser och optimala lösningar så småningom framstår som vinnare. Det är en mycket välkommen och värdefull upplevelse. Det gör mig stolt att vara en del av det.'- Vjeko Hofman, Omdena Challenge-deltagare från Kroatien.

Hur bestämmer du vilka utmaningar du ska tackla?

Vi väljer först rätt organisation att arbeta med. Kriterierna för att välja en organisation är att den tar itu med ett stort globalt problem, har förmågan att göra en förändring på marknivå och kan använda AI/ML-modellen som vi bygger.

Detaljerna i utmaningen bestäms genom en iterativ process, där vi tittar på olika kriterier för att kontrollera om det är vettigt att lösa problemet med AI/ML. Tillgängligheten av data är inte ett obligatoriskt villkor, som en del av utmaningen försöker samhället hitta data. En av kollaboratörerna, Anastasis Stamatis från Grekland, skrev 'Uppgifterna finns där. Ofullständig, ostrukturerad ibland, men den finns där och väntar på att hittas. Allt vi behöver för att påverka är alltså rätt personer på rätt plats".

En tidigare utmaning var att bestämma var man skulle installera förnybara kraftsystem i Nigeria, detta skulle hjälpa över 100 miljoner människor utan tillgång till stabil kraft. Vilken typ av data tittade du på och vilka var några av de insikter du fick?

Vi försökte identifiera områden i Nigeria som är mest sårbara och behöver omedelbar solenergi. För att göra det delade vi Nigeria i kluster (baserat på folkräkningsdata) och identifierade områden som är mörka på natten, mer än 15 km från det nationella nätet är tätt (eller rimligt) befolkat och har bra solenergi. Vi byggde en onlinemodell som kan hittas här..

Ademola Eric Adewumi, grundare av organisationsdelen av Nigeria-utmaningen, tackade det arbete som utförts.Omdenas AI-gemenskap förändrade våra liv.

Man kan läsa mer detaljer och alla artiklar om arbetet här.

https://omdena.com/challenges/ai-renewable-energy

Indien har en av de sämsta meriter när det gäller sexuella trakasserier mot kvinnor. Omdena var en partner för att hitta säkra vägar för kvinnor att ta i stora indiska städer. Kan du prata med oss ​​om vilken typ av data och maskininlärning som användes för att generera dessa säkra rutter?

Vi samarbetade med en organisation som heter Safecity India som har en mobilapp som män och kvinnor redan använder för att rapportera sexuella trakasserier. Hittills har de över 15000 XNUMX rapporterade incidenter av sexuella trakasserier – uppgifterna innehåller plats, tid, typ av incident och fritext för att dela upplevelsen. Vi använde data för att generera värmekartor över incidenter och använde sedan en ruttplaneringsalgoritm för att nå närmaste säkra område (sjukhus, polisstation eller tunnelbanestation).

Enligt Safecity-teamet; 'Omdenas gemenskap uppnådde på två månader vad vi försökt i två år".

Man kan läsa mer detaljer och alla artiklar om arbetet här

https://omdena.com/challenges/safecity

Omdenas senaste utmaning är att upptäcka skogsbränder i Amazonas med AI. Detta var ett 8 veckor långt maskininlärningsprojekt som samlade ett team av 47 dataforskare från 22 länder. Vilka var några av de stora framgångarna som ditt team kunde uppnå?

Vi arbetade med ett brasilianskt företag, Sintecsys, som bekämpade skogsbränder. I det här fallet hade de tillgång till ett stort antal data. Vi kunde bygga modeller (95 % exakta på valideringsuppsättningen) som kunde upptäcka rök. På frågan om sin erfarenhet av att arbeta med Omdena sa Osmar, innovationschef för det brasilianska företaget Sintecsys: "Enastående på många sätt. Omdena är från och med nu Sintecsys officiella AI-partner.

Man kan läsa mer detaljer och alla artiklar om arbetet här

https://omdena.com/challenges/ai-wildfires

Vilka är de kvalifikationer någon bör ha innan de kontaktar din organisation för att hjälpa?

Den främsta kvalifikationen vi söker hos människor är en iver att göra denna värld till en bättre plats. De kan antingen tillhöra en organisation eller vara en individ.

För någon som inte vill gå med i Omdena, men vill starta ett liknande projekt i sitt lokala samhälle, har du några rekommendationer?

Min enda rekommendation är att bara börja. Jag har träffat så många människor som vill börja eller vill göra något men aldrig slutar med att göra det. Så om någon vill göra det, gör det då 🙂 Du kan också kontakta mig om du behöver hjälp eller vägledning.

2018 gav du ut en bok som heter "Skapa värde med artificiell intelligens: lärdomar från 10 år av att bygga AI-produkter och övervinna data, adoption och tekniska utmaningar”. Kan du berätta mer om den här boken och vad du diskuterar i den?

Jag skrev den här boken för att visa kraften i AI och hur den kan lösa sociala problem. Den här boken överbryggar klyftan mellan allmogens värld och den tekniska AI-världen. Det är för alla som vill gräva djupare i de praktiska aspekterna och utforska värdet av AI och bygga intelligenta produkter för verkliga användningsfall. Jag pratar om:

– Var kan AI eller intelligenta maskiner tillföra mervärde?

– Vilka verkliga problem kan lösas och vilka problem är svårare att lösa med befintliga AI-algoritmer,

– En kort förklaring av de mest tillämpliga algoritmerna och för vilka användningsfall de är mest lämpade,

– Hur man konstruerar och arkitekter AI-system,

– Hur man kan övervinna några av de stora utmaningarna med att samla in data, utveckla produkten och få användarna att adoptera produkten.

Ovanstående steg förklaras genom användningsfall från bank, försäkring, energi, försäljning, sjukvård och andra sektorer. Nästan all kunskap och användningsfall som delas i den här boken är främst baserade på mina personliga erfarenheter.

Jag är också glad över att boken fick många bra recensioner (19/20 recensenter gav den 5 stjärnor i Amazon), några av de jag gillar:

"Den här boken kan förändra din vision om hur du till och med kan föreställa dig att bygga eller göra smartare saker. "

"Det här är årets bok från min sida. Tack"

"En fantastisk bok, om ett ämne som inte är lätt att förstå av de allra flesta människor, på ett mycket lätt sätt, tillgängligt för alla. "

Några sista ord?

Jag är superspänd på framtiden och ser fram emot att se vart Omdena tar oss.

Författare Note: Jag var stolt över att kunna profilera Rudradeb Mitra och arbetet bakom Omdena, ett viktigt projekt som förändrar världen på så många positiva sätt. För att lära dig mer besök Omdena.

Ta också en titt på "Skapa värde med artificiell intelligens: lärdomar från 10 år av att bygga AI-produkter och övervinna data, adoption och tekniska utmaningar” för en annan typ av bok om AI.