Apprendimento profondo, prefabbricato
Auto a guida autonoma, rilevamento automatico di cellule tumorali, traduttori online: il deep learning lo rende possibile. L'ETH spin-off "Mirage Technologies" ha sviluppato una piattaforma di deep learning per aiutare start-up e aziende a sviluppare e ottimizzare i loro prodotti più velocemente.
Il nome ha un che di fiabesco: la parola francese "mirage" significa miraggio - o miraggio. L'idea alla base del nome: "Ciò che si vede nel mondo virtuale potrebbe non essere affatto reale". ? quanto afferma il diplomato in elettrotecnica dell'ETH Igor Susmelj (27), riferendosi alle immagini o ai video manipolati sui social network e su piattaforme come YouTube che ci vengono venduti come realtà dall'aspetto confuso.
La sua missione di rendere visibile il reale è stata all'inizio della sua start-up. Al concorso di programmazione "Hackzurich" del 2018, Susmelj e tre studenti hanno presentato un'applicazione web per il riconoscimento di video falsi. "Deepbusters" ha vinto il primo premio. Questo sembrava aprire la strada ai "giovani selvaggi" per diventare lavoratori autonomi; si sono recati negli Stati Uniti e lì hanno riscosso un grande interesse (mediatico). Tuttavia, è apparso subito evidente che era quasi impossibile fare soldi con una piattaforma del genere. Così hanno adattato il loro modello di business.
Blocchi di intelligenza artificiale pre-programmati
Susmelj ha fondato la start-up "Mirage Technologies" con il suo co-fondatore di Deepbusters, l'informatico dell'ETH Heiki Riesenkampf, nel settembre 2018. La base è la competenza nell'apprendimento automatico che hanno dimostrato con Deepbusters. Mirage promette nuovi modelli di deep learning facili da usare. L'ETH decide di mettere a disposizione degli sviluppatori dei "razzi" pre-programmati e addestrati, che in informatica si chiamano modelli. Questi modelli sono suddivisi in famiglie, ognuna delle quali può essere utilizzata per problemi specifici, come il riconoscimento di oggetti o la super-risoluzione delle immagini, un metodo per ingrandire le immagini a bassa risoluzione.
I razzi decisi da Mirage sono stati addestrati con migliaia di immagini, ma sono anche in grado di imparare. Se non esiste un modello che possa essere utilizzato per un compito specifico, Mirage può alimentarlo con dati aggiuntivi utilizzando il transfer learning. "Non dovendo addestrare il modello da zero, abbiamo bisogno di molti meno dati", spiega Susmelj. Gli utenti possono quindi far volare i razzi di Mirage con un codice di due righe nel loro linguaggio di programmazione preferito e su diversi dispositivi.
Perché i grandi giocatori sono in vantaggio
Igor Susmelj e Heiki Riesenkampf sono assistenti allo sviluppo tecnologico. Con il loro prodotto, assicurano che i metodi di deep learning possano essere applicati a una soglia bassa senza doversi affidare a giganti tecnologici come Google o Microsoft. Hanno un enorme vantaggio nel deep learning. Questo perché da tempo elaborano una grande quantità di dati che possono utilizzare per addestrare i loro modelli. Per applicazioni complesse come lo sviluppo di un'auto senza conducente, sono necessari milioni di immagini e migliaia di ore di video. L'apprendimento profondo richiede anche molta potenza di calcolo, perché spesso i parametri devono essere addestrati per diversi giorni. Mirage utilizza dati e piattaforme di ricerca open source per i suoi modelli.
Una piattaforma per esploratori
I due giovani imprenditori hanno investito molto tempo, denaro ed energia in Mirage finora - ma non hanno ancora guadagnato nulla. Entrambi si sono mantenuti con vari lavori, il che funziona abbastanza bene perché: "Nel settore del software non c'è bisogno di una grande infrastruttura e si è indipendenti dalla sede", dice il lucernese. Inoltre, possono utilizzare spazi di lavoro condivisi presso l'ETH per le start-up e le aperture a condizioni vantaggiose. Per Susmelj, tuttavia, è più importante la rete che l'ETH gli ha aperto. "? estremamente utile", afferma.
Naturalmente un giorno vuole uscire dalla "modalità studente" e guadagnare con il suo lavoro. Attualmente Mirage fa affidamento sulla disponibilità delle aziende a sperimentare: "Molte aziende vogliono provare nuove tecnologie", dice Susmelj. Le funzioni di base sono attualmente disponibili gratuitamente sulla piattaforma. In questo modo, Mirage vuole costruire una base di clienti che pubblicizzeranno la soluzione e in seguito pagheranno per nuovi prodotti e servizi.