Stephen Miller, Fyusion’un Kurucu Ortağı ve Mühendislik Başkan Yardımcısı – Röportaj Serisi

Stephen Miller, Cox Automotive grubunun bir parçası olan 3D görüntü işleme ve bilgisayar görme şirketinin kurucu ortaklarından ve mühendislik başkan yardımcısıdır. Fyusion’u kurmadan önce Stanford Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi alanında doktora öğrencisiydi ve UC Berkeley’de undergraduate çalışmaları sırasında kişisel robotlar gibi çamaşır katlama ve cerrahi düğüm bağlama üzerine çalıştı. Google (GOOGL ) Hertz Bursu, SAP Stanford Yüksek Lisans Bursu ve NSF Bursu alumnusudur.

Fyusion nedir ve 3D verilerin kolayca yakalanmasını ve görselleştirilmesini nasıl sağlar?

Fyusion, AI destekli 3D müşteri deneyimlerini sağlayan bir bilgisayar görme şirketidir. İnsanların çoğu Android ve iOS cihazında çalışan basit bir akıllı telefon uygulaması aracılığıyla 3D görüntüler yakalamalarına olanak tanır. Uygulama, teknik bilgisi olmayanlar da dahil olmak üzere herkes tarafından kullanılabilmesi için tasarlanmış adım adım rehberlik içerir. Görüntüyü yakalamak bir dakika veya iki dakika sürer. Bundan sonra, ALIS adlı AI motorumuz 3D görüntüleri analiz ederek görsel verileri eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürebilir. Şu anda, 3D görüntüleri kullanarak arabaların dış hasarlarını teşhis etmek için odaklanıyoruz.

.fyuse dosya formatını kullanarak tek bir kamera ile 3D görüntüler oluşturmak için algoritmalar nasıl çalışır?

Bana göre, .fyuse formatını fotoğraflar ve videolarla birlikte düşünmek yardımcı oluyor. Bir fotoğraf, belirli bir anda belirli bir açıyla yakalanmış bir anı yakalar ve bir video da lineer bir zaman çizelgesinde bu anların bir diziğini yakalar. Buna karşılık, bir .fyuse görüntüsü, bizim “uzaydaki bir an” olarak adlandırdığımız şeyi yakalar. Bir izleyici, yalnızca bir açıya veya lineer bir zaman çizelgesine bağlı değildir: Bir şeyin yalnızca bir tarafını değil, aynı zamanda etrafını da görebilir.

Bir .fyuse görüntüsü oluşturmak için, fotoğrafçı, bir hücre telefonu kamerasıyla nesnesinin etrafında bir yönde döner. Alternatif olarak, Fyusion teknolojisi, sabit görüntü çözümleri ve drone gibi geleneksel olmayan görüntü çözümleri ile de uyumludur.

.fyuse dosya formatımız, bu görüntüleri hayata geçirir. Hafiftir ve karmaşık, çok yönlü etkileşimi sağlar. Ayrıca, günlük kullanıcıların zaten kullandığı dizüstü bilgisayarlar, tabletler ve akıllı telefonlar ile tamamen uyumludur.

Fyusion ile yakalanan ve analiz edilen bazı verileri tartışabilir misiniz?

Arabalarla ilgili olarak, ALIS, aracın her parçasını tanır ve ardından hasarın nerede olduğunu, hasarın büyüklüğünü ve ciddiyetini belirleyebilir ve potansiyel yanlış pozitifleri, örneğin yolun üzerindeki toz gibi, ortadan kaldırabilir. Geliştirdiğimiz ve patentlediğimiz teknoloji, diğer sorunları da çözebilir, ancak şu anda odaklandığımız budur.

AI tabanlı Lightfield Information Suite (ALIS) nedir?

ALIS, her Fyusion ürününün arkasındaki motorudur. Hafif 3D görüntü işleme ve derin görsel anlama sağlar. ALIS’in üç parçası vardır: Yakalama, Motor ve Görüntüleyici. Yakalama modülünde, mobil uygulama, yüksek kaliteli 3D görüntüler yakalamak için内置 öğreticiler ve özelleştirilebilir iş akışları içerir. Fyusion’un görüntü yakalama işlemleri ayrıca DSLR’ler, dronlar ve diğer cihazları destekler.

İkinci adımda, Motor, bu 3D görüntüleri analiz ederek müşterilerimizin istediği türde hasarları belirleyebilecek eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürebilir. Ayrıca, bulduğu hasarların yüksek çözünürlüklü 2D görüntülerini oluşturarak bulgularını destekleyebilir.

Son olarak, Görüntüleyici, .fyuse dosya formatını görüntüler. .fyuse, patentli ve hafiftir ve hızlı yükleme süreleri ile birlikte etkileyici bir 3D deneyim sağlar. .fyuse ile birlikte ses, video ve elbette 2D görüntüler gibi çeşitli deneyimleri birleştirebiliriz.

Fyusion hem AR hem de VR için hazır, bu uygulamaların gelecekte ne kadar büyük olabileceğine inanıyorsunuz?

Artırılmış gerçeklik, milyarlarca dolarlık bir endüstri haline geliyor ve güçlü yeni mobil cihazlar ve düşük gecikme süreli ağlar sayesinde 3D çevreleri yakalamak daha da kolaylaşıyor. Bu teknolojiler mainstream haline geldikçe, online deneyimler konusunda müşteri beklentileri, içerik oluşturucuların takip edebileceğinden daha hızlı bir şekilde artacak.

Özellikle otomotiv endüstrisinde, araba satın alma işlemlerinin giderek daha fazla online gerçekleşmesi nedeniyle, önümüzdeki birkaç yıl içinde AR, VR ve 3D listeleme konusunda bir ilgi patlaması bekliyoruz. Hedef, basit bir araç detay sayfasını (VDP), araç deneyim sayfasına (VEP) dönüştürmek ve büyük ve küçük oto satıcılarının continued olarak başarılı olmasına yardımcı olmaktır. Bu, listeleme üzerine 3D logolar ve zengin medya etiketleri eklemek veya alıcıların bir arabanın bagajına golf çubuklarını nasıl sığdırabileceğini görmelerine olanak tanımak gibi şeyleri içerebilir.

Bu tür uygulamaların mainstream kullanıma nasıl gireceğini görmek heyecan verici olacak. Sanırım uzun süre beklememiz gerekmeyecek.

3D görüntülerin 2D görüntülere kıyasla e-ticarette tıklama oranında ve gelirdede görülen iyileşmeyi tartışabilir misiniz?

En çok toptan ve perakende oto satışlarıyla ilgiliyim. 3D görüntüleri, özellikle büyük bütçeli ürünler olan arabalar için online alışveriş yapanlar arasında yeni bir güven seviyesi oluşturdu.

İç verilerimiz, 3D görüntülerin kullanıcı etkileşimini ve araç detay sayfalarında geçirilen süreyi artırdığını, bu da araba satışlarını artırdığını gösteriyor. Ayrıca, satıcıya karşı olumlu bir tutum oluşturarak, aracın gerçekçi bir 3D deneyimini sunmak, güveni artırıyor.

Fyusion ile veri işlemenin yerel olarak veya bulutta yapılmasının avantajlarını tartışabilir misiniz?

Yerel olarak, kenar AI, geliştiricilerin önemli kısıtlamalar içinde çalışmak zorunda kalmasına neden olur, özellikle de cep telefonları için. AI geliştiricilerinin preocupationsının yanı sıra – Ağ ne kadar optimize edilmiştir? Sonuçlar ne kadar güvenilir? – pratik endişeler de vardır. Bellek baskısı, pil boşalması, kullanıcı veya işletim sisteminin işlemi arka planda çalıştırma olasılığı vb. Ve bu, comparable CPU’lar ve GPU’ların kenarda mevcut olduğu varsayımıdır. Hatta amiral gemisi cihazlar için bile bu genellikle böyle değildir.

Her olası köşe durumu için planlama yapmak gerekir; oysa bulutta, herhangi bir çözüm izlenebilir ve ince ayar yapılabilir.

Ancak genel olarak konuşursak, kenar AI, mükemmel bir “otoscaling” çözümü olarak düşünülebilir: Her yeni kullanıcı için, tamamen yeni bir makineye sahip olursunuz. Ağınızı kenarda tamamen çalıştırmak için optimize ettiyseniz, iki veya iki milyon istemciyi aynı kolaylıkla hizmet verebilirsiniz.

Veri, krallıktır. Veri ne kadar çoksa ve ne kadar ham ise o kadar iyidir. Kenar AI, işlenmemiş, ham girdi verilerine erişimi vardır ve herhangi bir kısıtlama yoktur. Oysa bulut AI çözümü için, girdi verileri ya işlenmelidir (sıkıştırılmış, kısmi) veya devasa olmalıdır, bu durumda bant genişliği ciddi bir sorun haline gelir.

Kenar AI, kullanıcının en yakın noktasında olduğu için, bulut AI’nin yapamayacağı bir dizi olanağı sunar. Gerçek zamanlı çalışacak şekilde optimize edildiğinde, gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir. Bu da, yalnızca veri alan değil, aynı zamanda kullanıcıların daha iyi veri sağlamalarına teşvik eden çözümler oluşturmanıza olanak tanır.

5G, bilgisayar görme teknolojisindeki uygulamaların hızlı büyümesini nasıl sağlayacak?

Daha hızlı bağlantı hızlarında, daha fazla işleme buluta taşıyabilirsiniz, bu da yeni bilgisayar görme uygulamaları için olanaklar açar. Ancak, bu gerçekten uygulamaya ve ne kadar yaygın olarak benimseneceğine bağlıdır.

5G, bölünmüş bir etkiye sahip olabilir ve dijital uçurumu daha da artırabilir, çünkü dünyanın bazı bölgeleri daha hızlı ve daha hızlı bağlantı hızlarına sahip olurken, diğer bölgeler yavaş bağlantı hızlarına sahip olmaya devam edecektir. 5G’ye erişimi olan insanlara odaklanan uygulamalar şüphesiz yararlanacaktır. Ancak daha geniş olarak benimsenen uygulamalar, temelde aynı uygulamanın iki versiyonuna sahip olmak için zaman ve para harcamak veya neredeyse her bağlantıda çalışabilen daha az güçlü bir versiyonla yetinmek arasında seçim yapmak zorunda kalabilir.

Fyusion, 5G’nin gelecekteki rollout’undan yararlanmak için hangi adımları atıyor?

Bunu, Fyusion’un müşterilerinin eski telefonlarla ve düşük bant genişliğiyle bile uygulamalarına erişebilmeleri için önemli zaman harcadığını söyleyerek başlamak istiyorum. Manheim ile birlikte teknolojiğimiz bir milyondan fazla arabayı görüntüledi ve bunu başarmazdık.

Dediğim gibi, şu anda gördüğümüz şeylerden çok heyecanlanıyoruz – işleme hızlarının artması, 5G bağlantısı ve kamera telefonlarında neredeyse bir devrim. Bunları bir araya getirirseniz, bazı yeni gelişmeler ortaya çıkıyor, ancak bunları henüz paylaşamıyorum.

Fyusion hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Bilgisayar görme disiplininin mainstream haline gelmeye başladığı çok heyecan verici bir zaman. Fyusion hızlı bir büyüme içinde ve dünyanın her yerinden bilgisayar görme bilim adamlarını işe alıyoruz. Ekibimiz üyeleri her yerden çalışabilir, ancak Potrero Hill’deki ofislerimizde her zaman memnuniyetle karşılanırlar.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Fyusion‘u ziyaret edebilir.