Os presentamos a nuestro próximo participante en «Geek Out», Shay Strong, director de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático en EagleView.
Dimos la bienvenida a Shay al equipo de EagleView con nuestra adquisición de la empresa de aprendizaje automático,
OmniEarth, en abril de 2017. Desde que se incorporó, Shay ha ayudado a EagleView a allanar el camino en el desarrollo del aprendizaje automático, dirigiendo equipos especializados para mejorar nuestras capacidades de inteligencia artificial en los sectores a los que prestamos servicio.
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¿Qué es lo que más te entusiasma de lo que estás haciendo ahora mismo?
Estoy muy ilusionado con nuestra campaña a nivel nacional
base de datos de análisis inmobiliario. Estamos aplicando la inteligencia artificial aprendizaje y la inteligencia artificial a las imágenes de alta resolución de EagleView para extraer información relevante de cada píxel, varias veces al año. Podemos saber qué ocurre con cada vivienda en particular (¿hay daños? ¿en qué estado se encuentra? ¿tiene piscina o cama elástica?...). Y estamos ampliando esta iniciativa a todo el país, aunque potencialmente también a nivel mundial. Podemos empezar a identificar cambios a nivel de cada propiedad, lo que a su vez puede dar lugar a un montón de análisis predictivos muy interesantes.
¿Qué tecnología actual te está entusiasmando de verdad en este momento?
Tengo una relación de amor-odio con el desarrollo de aplicaciones para iOS. He creado algunas aplicaciones utilizando el iPhone como sensor científico. La primera fue un monitor de calidad del aire que utilizaba la cámara del iPhone, un filtro solar y el sol para evaluar la calidad del aire. Últimamente, me interesa la tecnología de aprendizaje automático (ML) que se puede implementar en el iPhone y que utiliza todas las técnicas de visión artificial. ¡Y además hay mucho que hacer con las capacidades 3D del iPhone y el aprendizaje automático! Además, me interesa bastante profundizar en la cadena de bloques e investigar usos alternativos de la misma. Es decir, pensar más allá de las criptomonedas y utilizarla para algo más parecido a las imágenes.
¿Cómo se presenta el futuro del aprendizaje automático y la inteligencia artificial?
La IA parece orientarse cada vez menos hacia la supervisión y más hacia soluciones y respuestas sobre la marcha (¡instantáneas!). Con el nuevo hardware y las nuevas tecnologías informáticas, cada vez es más fácil implementar modelos de aprendizaje automático en un formato ligero que se puede instalar en dispositivos móviles, drones, etc., lo que quizá reduzca la necesidad de grandes flujos de procesamiento en la nube. Desde el punto de vista de la supervisión, actualmente necesitamos una gran cantidad de datos para entrenar las redes neuronales y que estas comprendan y den sentido al espacio del problema para casos de uso específicos. Esto puede ser fantástico para empresas (¡como la nuestra!) que disponen de una gran cantidad de datos (imágenes) que procesar y de los que extraer muestras: contamos con un control exhaustivo de la información que puede dar lugar a análisis de alta precisión. Pero eso podría perder cada vez más importancia a medida que los algoritmos avanzan hacia una mayor «autosupervisión» y son capaces de hacer más con menos información desde el principio.
¿Qué mensaje les darías a las chicas jóvenes que quieren dedicarse a una carrera en el ámbito de las STEM?
¡¡LA CIENCIA ES IMPRESIONANTE!! He podido visitar un montón de lugares increíbles y aprender cosas asombrosas, primero como astrónoma, luego como científica especializada en naves espaciales y, ahora, como científica de datos. He viajado a montañas remotas para observar regiones de formación estelar y la química planetaria. He estudiado las condiciones atmosféricas con láseres gigantes en las laderas de los acantilados de Hawái, mientras observaba la migración de las ballenas frente a la costa. He participado (a veces como única mujer) en comités gubernamentales clasificados con generales y/o almirantes de alto rango en los que se debatía el diseño y la utilidad de las naves espaciales. La cantidad de información, los viajes y los proyectos en constante evolución son muy emocionantes y tremendamente creativos. Me ha encantado todo lo que he hecho, cada cosa a su manera, y lo he encontrado muy gratificante.
Bonificación
¿Star Wars o Star Trek?
«Star Wars», aunque, si te soy sincero, en realidad son «Battlestar Galactica» o «Firefly».
¿Qué hay ahora mismo en tu lista de reproducción?
Ahora mismo hay un poco de todo. Mucho indie e internacional reciente, como Tase Sultana, Superorganism y Luisa Maita.
Shay, que cuenta con un doctorado en astronomía por la Universidad de Texas en Austin, ha trabajado en la modelización de la transferencia radiativa de las atmósferas de los planetas gigantes gaseosos de nuestro sistema solar y ha colaborado con el Laboratorio de Física Aplicada de la Universidad Johns Hopkins en proyectos tanto del ámbito de la defensa como del espacio civil, desarrollando diversos instrumentos y tecnologías de infrarrojos para una amplia variedad de naves espaciales. Shay se incorporó a OmniEarth (ahora EagleView) en 2014 y, desde entonces, ha sido una figura destacada en el desarrollo del aprendizaje automático.