AIをスケーリングする未来とは？ビクター・ペリーブームCTOが語る

AIをスケーリングする未来とは？ビクター・ペリーブームCTOが語る

AIチャットパソドのポッドキャストへようこそ。ホストのジェイデン・シェーファーです。今日のポッドキャストでは、uopsの共同創設者兼CTOであるビクター・ペリーブームをゲストに迎えます。uopsは、データサイエンティストやエンジニアがアルゴリズムをスケーラブルで堅牢で安全なエンドツーエンドアプリケーションに素早く変換できるようにするサービスを提供しています。クラウドインフラストラクチャの設定やマイクロサービスの自動スケーリング、デボップスの実践に関する知識は必要ありません。ビクターさん、ようこそ。本日の番組への参加ありがとうございます。ビクターさんにまず、バックグラウンドについて少し教えていただけますか？AIとこの分野に興味を持つようになったのはいつ頃でしたか？キャリアの道のりを辿った中で、どのような経緯でここにたどり着いたのでしょうか？もう少し具体的にビクターさんの道のりについて教えていただけますか？

私のAIとデータサイエンスに対する興味は約10年以上前に始まりました。当時、大学で航空宇宙工学を学んでおり、自律制御の分野に多く関わっていました。それは航空宇宙の、よりコンピュータサイエンスとデータに焦点を当てた側面といえるものでした。ちょうどその頃、ビッグデータが注目され始め、機械学習やその他の技術で何が可能なのかが探求されるようになりました。私自身はソフトウェアやコンピュータに興味があったため、単なる好奇心からそのトピックに飛び込んでみました。そして、これは本当に強力な技術だと感じたため、私はそれに関連するコースを受講したり、情報を読み漁るようになりました。大学で取り組んでいる研究と、データサイエンスやビッグデータの進展について調査し、それを私の研究に応用することも始めました。その後、大学の友人と共同で、この領域で会社を設立するという機会を得ました。私たちは、顧客向けに機械学習の問題を解決することを中心に活動し、特に予防保全の分野における仕事が多かったです。データを利用して、鉄道のインフラストラクチャで故障が発生する可能性や障害を予測することができます。これは、当時取り組んでいた非常に興味深い課題でした。この課題の解決に取り組む中で、私たちは何度も同じ問題に直面しました。すなわち、「開発したモデルを実際のアプリケーションとして提供するために、どのように標準化されたインフラストラクチャを構築すればよいか」という問題です。この問題は、私たちが取り組んでいる顧客や事業のためのアプリケーションが実際に使用されることを意味します。単にモデルを提供して「がんばってください」と言うことはできませんでしょう。そのため、私たちはAIや機械学習のモデルを提供し、開発しているAIソリューションを製品化するための基盤が必要であることを痛感しました。このような基盤を構築するために、私たちはAIおよび機械学習のサービングインフラストラクチャを開発し、それを製品化および事業化することを決めました。

素晴らしいですね。非常に興味深い経歴です。特に、予防保全の分野での活動は素晴らしいですね。uopsがどのようにアルゴリズムをスケーラブルなアプリケーションに変換するプロセスを簡素化しているのかについて、もう少し詳しく教えていただけますか？