Voici notre prochain participant à Geek Out, Shay Strong, directeur de la science des données et de l’apprentissage automatique chez EagleView.
Nous avons accueilli Shay dans l’équipe d’EagleView avec l’acquisition de notre entreprise d’apprentissage automatique,
OmniEarth, en avril 2017. Depuis son arrivée, Shay a aidé EagleView à ouvrir la voie dans le développement de notre apprentissage automatique, dirigeant des équipes spécialisées pour faire progresser nos capacités d’IA dans les industries que nous desservons.
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Qu’est-ce qui t’enthousiasme vraiment que tu travailles en ce moment?
Je suis vraiment enthousiaste pour notre projet national
Base de données d’analyse immobilière. Nous appliquons la machine Apprentissage et l’IA aux images haute résolution d’EagleView pour extraire des informations significatives de chaque pixel, à plusieurs reprises par année. On peut savoir ce qui se passe avec chaque maison (y a-t-il des dommages? dans quel état est-ils? y a-t-il une piscine ou un trampoline?...). Et nous étendons cela à l’échelle nationale, mais potentiellement à l’échelle mondiale. On peut commencer à identifier le changement au niveau de la propriété, ce qui peut ensuite mener à beaucoup d’analyses prédictives intéressantes.
Quelle technologie actuelle vous rend vraiment geek en ce moment?
J’ai une relation amour-haine avec le développement d’applications iOS. J’ai créé quelques applications en utilisant l’iPhone comme capteur scientifique. Mon premier était un moniteur de qualité de l’air qui utilisait la caméra de l’iPhone + le filtre solaire + le Soleil pour évaluer la qualité de l’air. Récemment, je m’intéresse à la technologie de ML qui peut être déployée sur l’iPhone et qui utilise toutes les techniques de vision par ordinateur. Et puis il y a beaucoup à voir avec les capacités 3D de l’iPhone et le ML! Aussi, je suis assez intéressé à plonger dans la chaîne de blocs et à explorer d’autres utilisations de la chaîne de blocs. Donc, penser au-delà des cryptomonnaies et utiliser quelque chose de plus proche de l’imagerie.
À quoi ressemble l’avenir de l’apprentissage automatique et de l’IA?
L’IA ressemble de moins en moins à de la supervision et à plus de solutions et réponses improvisées (instantanées!). Avec les nouveaux matériels et technologies de calcul, il devient de plus en plus facile de déployer des modèles d’apprentissage automatique dans un format léger pouvant être installé sur des appareils mobiles, des drones, etc. — rendant peut-être moins nécessaire le besoin de vastes pipelines de traitement infonuagique. Du point de vue de la supervision, nous avons besoin de beaucoup de données actuellement pour entraîner les réseaux neuronaux à comprendre et à donner du sens à l’espace des problèmes pour des cas d’usage spécifiques. Cela peut être excellent pour les entreprises (comme la nôtre!) qui ont beaucoup de données (images) à traiter et à échantillonner : nous avons un verrouillage de l’information qui peut mener à des analyses de haute précision. Mais cela pourrait devenir de moins en moins significatif à mesure que les algorithmes évoluent vers une « auto-supervision » et peuvent faire plus avec moins d’informations au départ.
Quel est votre message aux jeunes filles qui souhaitent se lancer dans une carrière en STIM?
LA SCIENCE, C’EST GÉNIAL!! J’ai pu aller dans tellement d’endroits incroyables et apprendre des choses incroyables, d’abord comme astronome, puis comme scientifique des engins spatiaux, et maintenant comme scientifique des données. J’ai voyagé dans des montagnes éloignées pour observer les régions de formation stellaire et la chimie planétaire. J’ai étudié les conditions atmosphériques avec d’énormes lasers sur le flanc des falaises à Hawaï, tout en observant la migration des baleines au large des côtes. J’ai participé (parfois en tant que seule femme) à des panels gouvernementaux classifiés avec des généraux et/ou amiraux de haut rang discutant de la conception et de l’utilité des engins spatiaux. La quantité d’informations, de voyages et de projets qui changent dynamiquement est très excitante et tellement créative. J’ai aimé tout ce que j’ai fait de différentes façons et j’ai trouvé ça tellement épanouissant.
Bonus
Star Wars ou Star Trek?
Star Wars, mais vraiment Battlestar Galactica ou Firefly, pour être honnête.
Qu’est-ce qu’il y a sur ta liste de lecture en ce moment?
Il y a un mélange de tout en ce moment. Beaucoup de récents films indépendants/internationaux a. la. Tase Sultana, Superorganism, Luisa Maita
Titulaire d’un doctorat en astronomie de l’Université du Texas à Austin, Shay a travaillé sur la modélisation par transfert radiatif des atmosphères de géantes gazeuses dans notre système solaire et a travaillé au laboratoire de physique appliquée de Johns Hopkins dans un mélange d’espace de défense et civil, développant divers instruments et technologies infrarouges pour divers engins spatiaux. Shay a rejoint OmniEarth (aujourd’hui EagleView) en 2014 et est un leader dans le développement de l’apprentissage automatique depuis.