Мигель, вы каждый день рассматриваете возможности использования ИИ для оптимизации сетей мобильной связи. Почему методы ИИ хорошо подходят для целей Rohde & Schwarz? Что в них особенного?
Наши методы машинного обучения направлены на то, что мы называем «управляемой оптимизацией» сетей мобильной связи. Учитывая временные характеристики результатов испытаний, они выявляют странные режимы работы сети, например внезапное падение KPI или сбои, влияющие на производительность сети. Эти явления очень сложно обнаружить с помощью других стандартных статистических методов. Кроме того, наши методы помогают сравнивать различных операторов, оценивая результаты их испытаний с учетом сотен тысяч других изученных испытаний, выполненных в различных условиях работы сетей. Эти оценки, полученные с помощью машинного обучения, характеризуют эффективность испытания в существующих условиях работы сети. Эта уникальная возможность позволяет по-новому сравнивать результаты тестирования.
В чем преимущество ИИ по сравнению с аналитиками-людьми?
Основное преимущество заключается в сокращении затрачиваемых усилий. Человеку-аналитику потребовалось бы большое количество времени для проверки тысяч часов данных, полученных при тестировании мобильных сетей, чтобы извлечь правила, которые позволят оценить испытание или обнаружить ненормальное состояние сети. При использовании машинного обучения эти правила извлекаются из данных автоматически. Затем человек-аналитик может сосредоточиться на отобранных испытаниях, проведя дальнейший анализ для поиска хорошего решения.
Расскажите о своем карьерном пути. Как произошла ваша первая встреча с ИИ?
Несколько лет назад мне начали встречаться приложения на основе ИИ, способные делать такие вещи, которые я и не знал, как сделать с помощью обычного программного обеспечения. Вскоре я осознал, что мои навыки как разработчика ПО устареют, если я не узнаю больше об ИИ. Я записался на краткосрочные курсы в Udacity, посетил летние курсы по глубокому обучению и начал получение докторской степени по ИИ в области музыки.
Какие аспекты ИИ кажутся вам наиболее увлекательными?
Мне особенно нравится подобласть ИИ, связанная с глубоким обучением. С его помощью можно создавать программные приложения, о которых мы раньше и подумать не могли. Глубокое обучение можно рассматривать как огромный скачок в уровне автоматизации, которого можно достичь с помощью программного обеспечения. Поскольку программное обеспечение и данные получили повсеместное распространение, глубокое обучение потенциально способно изменить каждый сектор экономики.
Философия нашей компании — предоставить сотрудникам как можно больше свободы для воплощения их идей в жизнь. А что лично вам больше всего нравится в Rohde & Schwarz?
Мне очень импонирует эта культура доверия к сотрудникам — она создает здоровую рабочую среду. Я особенно ценю возможность работать из дома, это помогает мне лучше концентрироваться на работе и быть в курсе новых технологий.
Можете ли вы дать совет для тех, кто хочет самостоятельно разрабатывать методы ИИ? Какие навыки им обязательно потребуются?
Понимание того, чего можно добиться с помощью глубокого обучения, а чего нельзя, имеет решающее значение для создания надежных и полезных приложений ИИ.
Спасибо за очень содержательное интервью, Мигель!
