Інтерв’ю
Саджид Саді, Віце-президент з досліджень, Голова команди Think Tank, Samsung – Серія інтерв’ю
Нещодавно нам довелося спілкуватися з Саджидом Саді, віце-президентом з досліджень і головою команди Think Tank компанії Samsung, щодо деяких проектів, над якими працює команда. Саджид і команда експертів Samsung (дослідників, вчених, дизайнерів і інженерів) працюють разом, щоб винаходити реальні майбутні продукти і технології, які зосереджені на досвіді користувача. Команда Think Tank перетворює ідеї сьогодні у реальність завтрашнього дня.
ПРОЕКТ: BALLIE
Проект Ballie – це особистий домашній робот-компаньйон, який може взаємодіяти з домашніми тваринами і цифровими пристроями. Який був задум за формою робота у вигляді кулі, а не традиційного роботизованого помічника?
Коли ми почали думати про домашніх роботів, ми подумали не тільки про пристрій, а й про те, як робот буде взаємодіяти з людиною. До цього часу більшість роботів у будинку належать до однієї з трьох категорій: вони ігнорують людей фізично (наприклад, робот-пилосос), вони можуть бачити людей, але не рухаються у просторі (наприклад, соціальні роботи), або вони є фактично іграшками. Ми хотіли побудувати робота, який прийде до вас і взаємодіяє з вами у просторовому і інформаційному сенсі. Він повинен бути таким же другом, як і мобільний сенсор. Як ви можете уявити, це може бути трохи заляканим, тому ми спроєктували Ballie, щоб він був мінімальним, дружнім і малим, щоб користувачі не були налякані автономією робота. Це ідеальний розмір, як у ґербіла, який відчувається як домашня тварина, і на землі, і в руках.
Який тип сенсорів і машинного навчання використовується в роботі Ballie?
Ballie ще є прототипом до виробництва, тому ми ще не готові говорити про конкретні сенсори. Як ви могли побачити з демо, він повинен мати напрямок-чутливий мікрофонний масив, камеру та деякі додаткові внутрішні сенсори, щоб допомогти йому керувати своїм рухом. За межами цього, ми ще розглядаємо, що може бути потрібно. У сфері машинного навчання Ballie заснований на машинному навчанні на пристрої для обробки його руху і навігації. Як президент HS Kim згадав, ми в Samsung повністю прив’язані до безпеки і конфіденційності ваших даних, і ми вважаємо, що наш значний досвід у сфері машинного навчання і глибокого навчання на пристрої дозволить нам обробляти основну функціональність Ballie у самодостатньому вигляді. Адже найбезпечніші дані – це ті, які ніколи не залишають ваш пристрій!
ПРОЕКТ: БОТ-ШЕФ
Кухні часто забруднені і різняться за розмірами, який це представляє виклик для Samsung Bot Chef?
Samsung Bot Chef ще на початку свого шляху до продукту, але це щось, про що ми думаємо багато. Ми хочемо, щоб Bot Chef функціонував у нормальних кухнях, і ми робимо багато роботи, щоб дозволити йому керувати забрудненими і клутими ситуаціями. По-перше, Bot Chef використовує свої системи сприйняття в поєднанні з його рухом-контролем, щоб забезпечити безпечне маневрування. Крім того, він також знає, коли він не може зробити щось безпечно, або коли він не може бути впевнений у тому, що він знайшов. Оскільки він призначений для співробітництва з людиною, яка керує, у цих випадках він знає, коли потрібно попросити про допомогу, щоб нічого не пішло не так. І, нарешті, ми робимо кроки, щоб зробити механічний дизайн здатним керувати складними руховими сценаріями. Одним з цих кроків є спеціально розроблений захват, який能够 нести великі вантажі під складними кутами. Це дозволяє роботові взяти предмет у незручному місці і потім поставити його в інше місце, щоб отримати краще захоплення, як ми робимо як люди, коли беремо пляшку з переповненої шафи. Це точно не простий виклик, який потрібно подолати, і ми очікуємо, що нам буде потрібно допомога людини протягом деякого часу, але ми також вважаємо, що є багато випадків, коли Bot Chef може допомогти у значних і часозберігающих способах, і ми завжди розширюємо горизонти цих можливостей.
Чи може Samsung Bot Chef використовувати машинне навчання для визначення місцезнаходження об’єктів на кухні, або користувачеві потрібно буде інструктувати Bot Chef щодо місцезнаходження різних інгредієнтів і кухонного приладдя?
Samsung Bot Chef використовує поєднання машинного зору і машинного навчання для визначення місцезнаходження і розрахунку рішень для фізичних предметів на кухні. Очевидно, що це не означає, що він знає все з першого погляду, як і ви не знаєте кайенського перцю від паприки на новій кухні. Одним з напрямків нашої роботи є те, як робот може сказати, коли він не впевнений. У цих випадках ми можемо попросити людину роз’яснити або допомогти. Аналогічно, є деякі інструменти, які особливо складно виділити, і в цих випадках ми можемо мати спеціальний інструмент для допомоги у виконанні завдання. Однак мета полягає в тому, щоб в кінцевому підсумку знати, як використовувати все на кухні так само природно, як це робимо ми.
ПРОЕКТ: ЗЕЛЕНИЙ
Одним з проектів, про який я найчастіше думаю, є Проект Зелений, який дозволяє користувачеві вирощувати овочі на своїй кухні в клімат-контрольованому міні-溫室і. Чи можете ви розповісти про те, як це зменшить вуглецевий слід від транспортування овочів, марнотратства тощо?
Проект Зелений – це технологічний демонстратор, який показує, як ми можемо привести садівництво всередину, особливо у більшості планети, де немає місця чи клімату для таких занять. Можливо, найбільш складною логістичною проблемою в ланцюгу постачання продуктів є листові овочі – вони крихкі, чутливі до часу збору і умов росту, короткочасні на полиці і трудомісткі для посадки і збору. Оскільки вони не можуть бути упаковані щільно, вони також є найбільш неефективними для транспортування. Адже енергоспоживання будь-якої форми транспорту відносно менше залежить від ваги, яку він перевозить, порівняно з базовою вартістю пройденого шляху. Перевезення майже порожніх контейнерів з салатом або петрушкою (які, до речі, є дуже поганою екологічною загрозою самі по собі) значно менше ефективне, ніж перевезення того ж вантажу водяники. І щодо харчових відходів, як часто кожен з нас купував голову салату, тільки щоб вона стала фіолетовою через час? Як часто ми викидали зовнішні листки, бо вони м’які і мокрі? Зелений був розроблений для вирішення саме таких продуктів, дозволяючи швидке і надійне зростання вдома. Комбінуючи розкладні підживлювальні і насіннєві капсули з туманною технологією росту і ідеальним контролем температури, світла і вологості, Зелений вирощує ідеальні овочі без будь-якої потреби в зеленому пальці. Крім того, внутрішні системи моніторингу дозволяють вам знати заздалегідь, коли ви можете насолодитися продуктами, і контролюють умови, щоб забезпечити, що живий рослин буде утримуватися в найкращому стані для споживання якомога довше.
Я бачу, що Проект Зелений також надає рецепти користувачам на основі того, що готово до використання в теплиці і предметів у холодильнику. Чи можете ви розповісти про технологію, яка лежить в основі визначення наявних інгредієнтів у холодильнику?
Проект Зелений розроблений для роботи з нашими технологіями Family Hub і AI, такими як Whisk (компанія Samsung Next), щоб допомогти ідентифікувати рецепти для предметів, які вже знаходяться у холодильнику, і відповідно до ваших уподобань. Як ми продемонстрували на CES 2020, камери ViewInside в Family Hub були оновлені з новою технологією розпізнавання зображень AI, яка автоматично сканує продукти всередині вашого холодильника, ідентифікує їх і надсилає вам оновлення про предмети, які ваша сім’я додала або вичерпала. Планувальник їжі Family Hub також став розумнішим, з функцією Quick Plan, яка зараз пропонує тиждень рекомендованих рецептів з одним кліком. Технологія Whisk може допомогти вам спланувати весь обід – або навіть тиждень обідів – регулюючи рецепти відповідно до кількості гостей, яких ви очікуєте, і створюючи розумний список покупок, який консолідує інгредієнти з декількох рецептів, і, звичайно, Зелений інтегрується з цією можливістю, щоб гармонізувати ваші продукти ідеально по всьому обіду чи серії обідів.
ПРОЕКТ: СПОТ
Проект Спот – це комерційний продукт, який використовує сенсор для відстеження дій користувача і генерації відповідної реакції, створюючи інтерактивний досвід користувача. Чи можете ви розповісти про те, які бізнеси можуть виграти від цієї технології?
Часто виробники хочуть надати глибшу інформацію про кожен предмет, який вони продають. Однак фізичний простір у магазинах дозволяє лише одну демонстрацію для багатьох предметів. Спот вирішує цю проблему, роблячи весь простір перед демонстрацією чутливим, так що ви отримуєте інформацію про предмети, з якими ви взаємодієте. Як побічний ефект, Спот також надає уявлення про одну з найбільш складних проблем магазинів: розподіл місця. Хоча ми знаємо, що деякі місця в магазині привертають більше уваги (наприклад, кінцеві полиці), часто складно знати, що приверне увагу людей. Тепер ми можемо безпосередньо виявляти і відстежувати, з чим взаємодіють, і скільки. Це дозволяє менеджерам розподіляти і керувати місцем більш розумно, ніж будь-коли раніше. Іншою областю, де він знайшов застосування, є кафе і менші харчові магазини, де людина може дізнатися деталі про страви і вивчити меню в деталях, бачачи зразок справжнього предмета прямо перед ними. Оскільки Спот підтримує жести в повітрі, користувачеві потрібно лише вказати на щось, щоб побачити деталі або зробити замовлення. Спот – це повністю відкрита платформа, і користувачі постійно дивують нас новими способами використання цієї технології.
Проект Спот збирає дані про поведінку користувача, чи можете ви розповісти про те, які дані збираються і як це вигідно користувачеві і комерційній організації?
Одним з привілейованих аспектів конфіденційності Спот є те, що він не дивиться на користувача, а лише на поверхню, на якій розташовані його цільові предмети. Як результат, ми отримуємо лише агреговані і внутрішньо анонімні дані. Як згадувалося вище, це надає комерційним організаціям значно краще уявлення про інтереси користувачів, і це, в свою чергу, допомагає компаніям, таким як Samsung, створювати більше того, що вам подобається. Одночасно це дозволяє менеджерам магазинів з обмеженим простором розміщувати більше предметів, які вам подобаються, на передньому плані, і також ділитися значно більше інформації про ці предмети, ніж це було б можливо на традиційних (і мініатюрних) продукційних табличках. Це дозволяє користувачам приймати більш обґрунтовані і інтерактивні рішення, ніж це було б можливим без Спот.
ПРОЕКТ: БЕЙОНД
Проект Бейонд – це перший у світі 3D-камера з оглядовим видом, яка дозволить створювати контент для віртуальної реальності (VR). Чи можете ви розповісти про те, як користувачі зможуть передавати згенерований контент у Gear VR, і чи зможуть користувачі інших платформ VR взаємодіяти або переглядати цей контент?
Хоча ми виробимо Gear VR, а також пристрої Windows MR, мета проекту Бейонд (і наступного продукту, Samsung 360 Round) полягала в тому, щоб відкрити створення контенту 3D 360 у реальному часі для всіх платформ VR. Згенерований контент повністю сумісний з усіма платформами, включаючи Samsung XR, YouTube і будь-яку іншу, яка може приймати загальновживані формати 3D- або 2D-відео 360. Крім того, Samsung XR підтримує багаті можливості редагування, які можна використовувати для додавання додаткових інтерактивних можливостей і переходів, щоб створити повний досвід віртуальної реальності на основі реальної захоплення.
Чи є щось ще, про що ви хотіли б розповісти про команду Think Tank компанії Samsung?
Команда Think Tank у компанії Samsung Research була на передовому краї створення нових технологічних рішень, які приносять унікальні погляди на нові бізнес-напрями компанії Samsung. Ми збираємо разом людей з науки, дизайну, інженерії, стратегії та інших сфер, щоб розглянути проблеми в цілому, і працюємо над розробкою найбільш актуальних і елегантних рішень складних проблем користувачів і технологічних викликів. У словах, ми мріємо про майбутнє, а потім відкриваємо і будуємо свій шлях до цієї реальності.
Ви можете дізнатися більше про команду Think Tank компанії Samsung, відвідавши їхній веб-сайт.
