Sohaib Khan, Hazen.ai’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Sohaib Khan, Hazen.ai şirketinin kurucu ortağı ve CEO’sudur. Hazen.ai, trafik analitiği yazılımları tasarlamak için bilgisayar görüşü ve derin öğrenme kullanır ve her aracın hareketini “anlayabilen” yazılımlar geliştirir.

Siz bilgisayar görüşü ve yapay zeka alanına nasıl çekildiniz?

Ben ilk olarak üniversite eğitimi sırasında stereo-görüş (iki kamera ile derinlik tahmini) hakkında okudum ve bu beni bilgisayar görüşü alanında daha fazla araştırma yapmaya yöneltti. İlginç olan şey, bu konuyu ilk olarak hometown’daki bir geleneksel cuma pazarında satılan ikinci el kitapları satan bir yolda bulduğum bir kitapta okumuştum. Daha sonra bu alanda ABD’de doktora yaptım.

Önceden Pakistan’ın en büyük üniversitelerinden biri olan Lahore Üniversitesi’nde (LUMS) profesör olarak çalışıyordunuz. Öğretim ve araştırma ilgi alanlarınız nelerdi?

LUMS’e doktora sonrası katıldığımda, bir savunma kuruluşundan aldığım büyük bir hibe ile üniversitenin ilk lisansüstü araştırma laboratuvarını kurdum. O zamanlar bilgisayar bilimi lisansüstü programı çok yeni ve araştırma laboratuvarı yoktu. 12 yıldan fazla süre boyunca LUMS’de bilgisayar görüşü dersleri verdim ve bu alanda aktif bir laboratuvarım vardı. Başlangıçta, bilgisayar görüşü Pakistan’daki hiçbir üniversitede öğretilmiyordu, ancak daha sonra bu, birçok Pakistan üniversitesinde standart bir konu haline geldi ve aslında, öğrencilerimden bazıları şimdi de Pakistan’daki üniversitelerde öğretim üyesi olarak çalışıyorlar.

Bilgisayar görüşü ve derin öğrenme algoritmaları ile video analitiği yapan bir startup’ı başlatma kararını ne etkiledi?

Bilgisayar görüşü, uzun bir süre, sınırlı ürün uygulamaları olan deneysel bir araştırma alanıydı. Bu, ürünler için gerekli algoritmaların olgunluğunun henüz belum olmasıydı. Bir ürün için, görüntü anlama algoritması, yalnızca bazı kontrollü deneylerde değil, çeşitli görüntüleme ve aydınlatma koşullarında da çalışmalıdır. Doktora yaptığım 2000 yılında, laboratuvarımızdaki lisansüstü öğrencileri arasında bir şaka vardı, eğer üç resim bulabilirseniz algoritmanın çalıştığından emin olabilirsiniz, eğer üç video bulabilirseniz, çok iyi bir makale yazabilirsiniz! Demek istediğim, birçok görüş algoritması yalnızca kontrollü laboratuvar senaryolarında çalışıyordu ve çok güçlü değildi.

Ancak şimdi durum değişti. 2012’de derin öğrenmenin ortaya çıkmasıyla, görüntü anlama alanında çok hızlı ve ilginç ilerlemeler gördük. Bunu gördüğümüzde, belki de önemli bir etkiye sahip olabilecek sağlam ürünler inşa etme zamanının geldiğini düşündük.

Hazen.ai hangi tür trafik ihlallerini izleyebilir?

Amacımız, yollardaki tüm tehlikeli sürüş davranışlarını tespit edebilmek. Bu, temel olarak yolda ölümleri azaltma hedefimizle ilgilidir. Her 24 saniyede, bir yol kazasında biri ölür, bu da her gün yaklaşık 15 adet 787-8 Dreamliner uçağının düşmesi demektir! Bu nedenle, tehlikeli ve güvensiz davranışları tespit edebilen bir yazılım geliştiriyoruz, örneğin güvensiz şerit değişiklikleri, yasadışı dönüşler, kırmızı ışık veya dur işareti ihlali, yaya geçidini engelleme, emniyet kemeri takmama veya sürüş sırasında cep telefonu kullanma. Ayrıca, yaya ve bisiklet sürücülerinin güvenliği için özel özellikler geliştiriyoruz, çünkü yol kazalarında meydana gelen ölümlerin yarısından fazlası yaya, bisiklet sürücüleri ve motorlu bisiklet sürücülerini içeren savunmasız yol kullanıcıları arasında gerçekleşiyor.

Yüksek hızlarda hareket eden nesneleri izlemek için bilgisayar görüşü kullanmanın benzersiz zorlukları nelerdir?

İki tür zorluk vardır: İlk olarak, bilgisayar görüşü algoritmalarının kendilerinin performansı – 7/24 tüm ışık koşullarında çalışan bir ürün istiyorsunuz. Teknik olarak bu hedefe ulaşma yönünde önemli ilerlemeler kaydedildi, ancak hala bazı ülkelerde, örneğin çok yakın mesafedeki motorlu bisikletler veya yaya kalabalıklarının olduğu yerlerde, algoritmaların her birini ayrı ayrı takip etmesi ve sahneyi anlaması hala zor.

Kullanıcı, yazılımı farklı yol yapılandırmalarına nasıl ayarlayabilir?

Her kesişme, trafik hacmi, şerit yapısı ve araç, bisiklet veya yaya etkileşimleri açısından benzersiz bir senaryo sunar. Ayrıca, trafik yöneticilerinin her site için özel ilgi alanları olabilir, örneğin bir kesişmede U-dönüşü yasaklamak için belirli bir trafik davranışını tespit etmek isteyebilirler. Bu nedenle, yazılımımızı farklı senaryolara göre yapılandırılabilir hale getirdik. Bir kamera bizim yazılımla kurulduğunda, müşterinin o sitede ihtiyaç duyduğu şeyi hızlı bir şekilde yapılandırıyoruz. İçeride, trafik senaryolarını basit bir şekilde tanımlayabileceğimiz bir üst düzey dil geliştirdik. Bu, müşterilerimiz için bir siteyi nhanh bir şekilde yapılandırabilmemizi sağlar.

Sistem çalışması için hangi donanım gereklidir?

Video analitiği önemli hesaplama gücü gerektirir. Kodumuzu, kenarda çalışabilen daha küçük Nvidia GPU’larında (örneğin Jetson serisi) ve belirli özellikler için Intel CPU’larında çalışacak şekilde optimize ettik. Son yıllarda, daha güçlü kenar donanımı makul bir fiyatla mevcut hale geldi, bu da birçok ilginç uygulamayı mümkün kılıyor.

Şu anda hangi yetki alanları Hazen.ai teknolojisini deniyor veya kullanıyor?

Şu anda İngiltere, ABD, Mısır, Suudi Arabistan, Pakistan, Umman, Peru’da devam eden denemelerimiz var ve diğer ülkelerle de potansiyel müşterilerle görüşüyoruz.

Hazen.ai hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Genel olarak, trafik güvenliği teknolojilerinin problème ölçeğine kıyasla yeterince ilerlemediğini düşünüyoruz. Ancak şimdi doğru zaman, çünkü bilgisayar görüşü ve derin öğrenmede büyük ilerlemeler kaydedildi ve kamera ile hesaplama donanımının ucuzlaması nedeniyle. Yakın gelecekte, kenar tabanlı bilgisayar görüşünün daha banyak uygulamasını göreceğiz. Bunlar, Hazen.ai’yi yönlendiren temel ilkeler.

Teşekkür ederiz röportaj için, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Hazen.ai ziyaret edebilir.