Едвард Куї, Засновник та Головний Виконавчий Директор Graviti – Серія Інтерв’ю

Едвард Куї є Засновником та Головним Виконавчим Директором Graviti, компанії, яка будує наступне покоління платформи даних, яке фундаментально змінить спосіб взаємодії розробників з неструктурованими даними. З допомогою Graviti розробники штучного інтелекту можуть придбати, зберігати та обробляти дані швидше та легше – це основа для використання штучного інтелекту для надання можливостей всім галузям.

Ви почали своє навчання як механічний інженер, що стало причиною переходу на комп’ютерні науки та штучний інтелект?

Я насправді вивчав механічну інженерію в університеті в 2012 році. Я відвідував курс машинного навчання в Університеті Пенсільванії, який був приголомшливим, і я знав, що це майбутнє і те, що я хочу робити в своїй кар’єрі. Після цього курсу я перейшов на комп’ютерні науки.

Після закінчення навчання я проводив дослідження з підкріпленого навчання в Університеті Пенсільванії. У 2015 році мій колишній начальник, Джефф Снайдер, приєднався до Uber і запросив мене приєднатися до Uber ATG. Це було початком моєї кар’єри в галузі самоходних автомобілів.

Чи можете Ви поділитися історією створення Graviti?

Робота в Uber була дуже складною на початку, оскільки люди не використовували великі моделі машинного навчання, і нам не вистачало обчислювальної потужності та платформи управління даними для навчання моделей. Дані, які ми збирали для самоходних автомобілів, були всі неструктуровані. Наприклад, це були зображення, відео, точки LIDAR. Все це типу даних від реальних датчиків, і ми збирали тонни неструктурованих даних щодня. Ми провели статистику, яка показала, що кількість даних, яку ми збирали в підрозділі самоходних автомобілів за тиждень, дорівнювала кількості даних, яку ми збирали для всього ресторанного бізнесу в світі за весь рік. Тонни неструктурованих даних накопичувалися щодня, і це створило великі проблеми щодо того, як зберігати ці дані, як керувати ними і як використовувати їх для генерації цінностей для різних організацій.

Після трьох років роботи в Uber я побачив можливість покращити спосіб керування великомасштабними неструктурованими даними. Тому я заснував Graviti в 2019 році, щоб прискорити інновації в галузі штучного інтелекту шляхом побудови платформи управління неструктурованими даними.

Чи можете Ви обговорити, як Graviti є платформою для керування та структуризації даних у великому масштабі?

Graviti має на меті запустити першу платформу даних, яка дозволить організаціям працювати з великими об’ємами неструктурованих даних для генерації інноваційних застосунків штучного інтелекту. Ця платформа усуває складності і допомагає розробникам керувати великими об’ємами неструктурованих даних разом з командою.

Хоча більшість доступної інформації в галузі розвитку штучного інтелекту є низькоякісною і неструктурованою, команди розробників зазвичай витрачають понад 50% свого часу – не на побудову моделей – а на ідентифікацію, доповнення або очищення неструктурованих даних, і це тільки початок їхньої роботи. Graviti пропонує більш експертний спосіб керування даними, щоб звільнити розробників і дати їм більше часу для аналізу неструктурованих даних і навчання моделей штучного інтелекту.

Ми допомагаємо розробникам у трьох вимірах: відкритті даних, ітерації даних та автоматизації робочих процесів.

Відкриття даних:

Graviti пропонує функцію хостингу даних, яка робить організацію сирих даних, анотацій і метаданих значно легшою шляхом уніфікації форматів наборів даних і анотацій. Коли розробники штучного інтелекту отримують доступ до різних наборів даних через Graviti, їм не потрібно конвертувати формати даних, що спрощує керування, запит, доступ та інші операції, пов’язані з анотаціями. Graviti допомагає зменшити можливість несумісності сирих даних або втрати анотацій. Крім того, платформа Graviti може допомогти розробникам оцінити якість наборів даних за допомогою функції візуалізації даних, що заощаджує щонайменше вісім годин на тиждень для розробників.

Ітерація даних:

Коли розробники тренують свої моделі штучного інтелекту, їм потрібно тестувати набори даних у різних версіях, щоб побачити результати та позначити анотації. Викликом є відстеження різних редагувань та версій з членами команди, які працюють над одним і тим же проєктом. Graviti пропонує рішення шляхом надання різних рівнів доступу до працівників, щоб дозволити їм завантажувати свої анотації для відстеження прогресу проєкту та роботи одночасно.

Автоматизація робочих процесів:

З допомогою функції “Дія” інженери можуть автоматизувати робочі процеси та зменшити повторювані, часоємні та ручні завдання. Це звільняє розробників від написання великих ручних скриптів для досягнення цих робочих процесів і відкриває час для них, щоб зайнятися роботою, яку вони повинні виконувати.

Чому неструктуровані дані є майбутнім штучного інтелекту?

Більше 80% даних підприємств є неструктурованими зараз, включаючи зображення, записи, відео, публікації в соціальних мережах тощо. Штучний інтелект є ключем до надання цінностей з неструктурованих даних. Підприємства починають використовувати неструктуровані дані для підтримки глибоких досліджень та подальшого аналізу.

Graviti недавно запустила OpenBytes, некомерційний проєкт відкритих даних, розміщений під егідою Linux Foundation. Чи можете Ви обговорити, що таке OpenBytes?

Місія OpenBytes полягає в тому, щоб полегшити ширше обміну даними в спільноті штучного інтелекту шляхом створення стандартів даних, форматів та процесів, які дозволяють внесок даних. Обсяг OpenBytes включає кураторство відкритих наборів даних, відкритих специфікацій даних та спільну розробку під відкритими ліцензіями, які підтримують місію, включаючи документацію, тестування, інтеграцію та створення інших артефактів, які допомагають розробці, розгортанню, експлуатації чи прийняттю відкритого проєкту.

OpenBytes може зменшити ризики відповідальності донорів даних. Власники наборів даних неохоче ділитися своїми наборами даних публічно через відсутність знань про ліцензії даних. Як тільки донори даних приєднуються до OpenBytes, їхні дані будуть захищені, і стає доступним більше відкритих даних.

Ми також генеруємо стандартний формат набору даних при публікації, обміні та передачі даних. Уніфікований формат допоможе донорам даних зрозуміти набори даних і знайти відповідні дані, які їм потрібні, що призведе до більш високоякісних внесків відкритих наборів даних.

Які є деякі з переваг відкритих наборів даних?

Вони користуються дослідникам, оскільки вчені мають більше вільних ресурсів для використання в тренуванні моделей і завершенні досліджень.

Вони користуються підприємствам, які використовують набори даних для початку будівництва можливостей штучного інтелекту та підтримки переходу від традиційних підприємств до підприємств штучного інтелекту.

Як Graviti аутентифікує якість наборів даних?

Даже популярні набори даних, такі як COCO і KITTI, не досконалі для розробників. Помилки завжди виникають, коли розробники тренують моделі, і ніхто не знайшов досконалий спосіб покращення якості наборів даних. Graviti вважає, що модель оцінки наборів даних буде створена або інша технічна революція допоможе спільноті вирішити цю проблему, і це також частина місії Graviti досягнути в майбутньому.

Яке у Вас бачення майбутнього доступу розробників до даних?

Для невеликої кількості даних розробники повинні мати можливість легко отримувати доступ до цих даних. Для більших об’ємів даних, таких як різноманітні набори даних для тренування моделей, технологія федеративного навчання допоможе працювати спільно шляхом роз’єднання можливості виконання машинного навчання від зберігання даних на центральному сервері.

Чи є щось інше, що Ви хотіли б поділитися про Graviti?

Graviti також еволюціонує. Ми слухаємо відгуки наших клієнтів, включаючи стартапи, підприємства, окремих розробників та дослідників. Ми також вітаємо будь-які можливості співробітництва чи партнерства від усіх.

Ми бачимо великі можливості в розвитку штучного інтелекту з відкритих даних у дуже ближньому майбутньому. Ми будуємо спільноту для обміну та внеску відкритих даних. Це принесе користь не тільки дослідникам для розширення меж науки далі, але також підприємствам для вдосконалення своїх моделей та еволюції технологій у взаємовигідному середовищі.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Graviti.