"קל מאוד להפחיד", אומרחמאייל צ'ודהרי, מהנדס הרובוטיקה שהיה שותף ליצירת smartARM, תותבת יד רובוטית המשתמשת במצלמה כדי לנתח ולתפעל אובייקטים. "יש לך רעיון לפרויקט, אז תחשוב, אני לא יודע כלום על זה." הנה איך צ'ודהרי ובת זוגוסאמין חאן, שתכנת את אלגוריתם למידת המכונה של smartARM, השתמש בספריות קוד, מטלות מכללות והאקתונים ממומנים כדי למצוא ולבצע פרויקט משמעותי בגיל 20.
חוצים את הנחלים
ה-smartARM פועל על ידי שילוב שני התחומים של למידת מכונה ומכטרוניקה (רובוטיקה). מצלמה בכף היד מזהה חפצים, ואלגוריתם מנתח את הזנת הווידאו (זה נקרא ראייה ממוחשבת) ואומר ליד הרובוטית כיצד לתפעל את העצמים. האלגוריתם לומד מכל ניסיון, כך שניתן לאמן את הזרוע לאורך זמן.
זהו יתרון עצום על פני התותבות הרובוטיות הנוכחיות בשוק, הנשענות על חיבור ישיר לקצות העצבים של המשתמש. כדי לשלוט בחמש אצבעות, אומר צ'ודהרי, הרופאים צריכים למצוא חמישה קצות עצבים שונים כדי לכייל את האצבעות האלה. המטופל זקוק לניתוח כדי לקרב את העצבים הללו לעור, או כדי לאמן שרירים בודדים. על ידי עקיפת חלק מהעבודה הזו, טכנולוגיה כמו smartARM יכולה להוזיל באופן דרמטי את העלות של תותבות רובוטיות, ולהפוך אותן לזמינות עבור הרבה יותר חולים. תותבות רובוטיות נוכחיות יכולות לעלות עד 100,000 דולר, אומר צ'ודהרי. "הם מתקדמים, אבל מי יוכל להרשות לעצמם?"
למיטב ידיעתם של צ'ודהרי וחאן, זהו היישום הראשון של ראייה ממוחשבת ביד תותבת. חאן מרגיש שצריכה להיות יותר דחיפה לשילוב פרויקטי חומרה בלמידת מכונה. אם שני סטודנטים - שלאף אחד מהם לא היה ניסיון עם תותבות לפני השנה שעברה - יכולים להתקדם כל כך בתחום כל כך מתקדם, אז עדיין יש הרבה פוטנציאל פתוח בטכנולוגיות המשולבות הללו. על ידי שיתוף פעולה בין תחומים, סביר יותר שתמצא יישומים חדשים.
"
אתה בהחלט לא מוגבל למקום שבו אתה נמצא בקריירה או בהשכלה שלך.
”
קבל משימה
זה היה האקתון שנתן לצ'ודהרי ולחאן את הדחיפה לשתף פעולה. שני תלמידי הקולג' למדו יחד בחטיבת הביניים, והם נתקלו זה בזה בהאקתון - אירוע שבו אנשים מרכיבים פרויקטים טכנולוגיים, לעתים קרובות מתחרים על פרס.
זה היה באחד ההאקתונים האלה שצ'ודהרי וחאן התחילו לבנות את ה-smartARM. כמו האקתונים רבים, זה היה ממומן; גוגל ומיקרוסופט הציגו את הטכנולוגיות שלהן והובילו את המשתתפים בהן, בתקווה שהמשתתפים ימצאו בהן שימושים מעניינים. ה-smartARM משתמש בטכנולוגיות ראיית המחשב, למידת מכונה ואחסון בענן של Microsoft Azure. צ'ודהרי וחאן זכו בהאקתון, ולאחר מכן זכו באירועים גדולים יותר ויותר, בסופו של דבר זכו במזומן, במענק ובפגישת חונכות עם מנכ"לית מיקרוסופט, סאטיה נאדלה ב-גביע האימג'ין הבינלאומי של מיקרוסופט.
צ'ודהרי וחאן נכנסו להאקתונים האלה עם הרבה ידע. אבל הרבה מזה לא היה מקורסי התואר הראשון שלהם; שניהם התנדבו לעזור בפרויקטי מחקר של פרופסורים. עם המחקר הזה, אומר צ'ודהרי, הפרופסור לעתים קרובות נותן לתלמיד מטרה, "וזה פחות או יותר תלוי בך להגיע לזה." זה לימד אותו להיות עצמאי ולצאת ולעשות פרויקטים משלו.
כפי שאמרו אנשי מקצוע טכנולוגיים אחרים ל-Lifehacker, הדרך הטובה ביותר ללמוד מיומנות מחשב היא על ידילהשתמש בו בפרויקט. קידוד ומיומנויות דומות עוסקות בהגעה למטרות מסוימות, אז מצא מטרה מעניינת שיכולה להשתמש במיומנויות שאתה מנסה לפתח. "מצא פרויקט שאתה באמת רוצה לעשות," אומר Choudhry. "בשבילי, זה שואל למה - למה עושים משהו כמו שהוא עכשיו." אם הפרויקט שלך מתאים לתחומי העניין שלך ומרגש אותך, זה יכול לפתור את הצורך של מישהו אחר במקום שלך. עבור smartARM, Choudhry וחאן דיברו עם קטועי גפיים על החוויות והצרכים שלהם.
מסוג הפרויקטים שמרגשים אותך עלול להיראות מאיים. זה אולי נראה בלתי אפשרי. אבל כדי לדעת באמת, אתה צריך לשבור את זה לחתיכות.
תפרק את הפרויקט שלך
Choudhry משווה פרויקטים מורכבים לבנייה עם לגו. כל בנייה מסובכת היא עדיין רק בלוקים זעירים המחוברים זה לזה. ואתה לא צריך לעשות את הבלוקים האלה בעצמך.
חאן מצביע עלספריית Pandas Python, סט כלים בקוד פתוח לניתוח נתונים עם Python. מכיוון שהם מתמקדים בזיהוי דפוסים ובהתאמה, אלגוריתמים של למידת מכונה הם מגוונים באופן מפתיע באפליקציות שונות. כָּךכל מיני קודים קיימיםעשוי לחול על הפרויקט שלך.
כמובן, קודם כל אתה צריך ללמוד קוד. "אתה בהחלט לא מוגבל על ידי המקום שבו אתה נמצא בקריירה או בהשכלה שלך," אומר צ'ודהרי. כדי ללמוד את היסודות, אתה יכוללהשתתף במחנה אתחולאוֹללמד את עצמך. Choudhry ממליץ על השיעורים וההדרכות החינמיות בקורסרה.
לגבי רובוטיקה, Choudhry ממליץ להתחיל עםארדואינו, פלטפורמת קוד פתוח ולוח אלקטרוני הניתן לתכנות שיכולים לשלוט בכל מיני רובוטיקה. אתה יכול לקבל ערכה תואמת Arduino עבור35 דולר באמזוןאו בחנות תחביבים. צ'ודהרי התחיל את לימודי הרובוטיקה שלו בכך שלמד כיצד לשלוט במנוע פשוט עם ארדואינו.
נניח שרצית לבנות זרוע רובוטית, הוא אומר. ראשית אתה מסתכל על הצרכים החומריים שלך - אתה צריך ארדואינו, מנועים ויד. זה שלושה פרויקטים קטנים יותר. האם אתה יכול להדפיס בתלת מימד את חלקי היד? האם אתה יכול לתכנת את המנועים עם הארדואינו, וליצור חיבורים בין החלקים? האם אתה יכול לחבר מצלמה לארדואינו, ולחבר כמה אלגוריתמים של למידת מכונה שבנית מטכנולוגיות קיימות? אם אתה עדיין לא יכול, עכשיו אתה לפחות יודע אילו דברים אתה צריך ללמוד. עכשיו יש לך גרסה גסה מאוד של smartARM, שאתה יכול לצבוט ולצבוט עד שהשינויים האלה יצטברו לאב טיפוס חלקלק.
ושם נמצאים צ'ודהרי וחאן. הם מקווים לפתח את smartARM למוצר מוכן לשוק, אבל הדרך עוד ארוכה. הם צריכים לעשות מחקר נוסף אם הפרויקט שלהם באמת הוא מה שהשוק צריך, או שיש סיבה טובה שאף אחד לא נקט בגישה שלהם בעבר. "הדבר הגרוע ביותר", אומר חאן, "יהיה אם נתקדם עם זה ונגלה שזה לא מוצר מתאים לאנשים". ההיסטוריה של הטכנולוגיה עמוסה בהמצאות מבטיחות שלא יכלו לנצח טכנולוגיות מתחרות. אבל כל חידוש מוצלח היה, בשלב מסוים, פרויקט שנפרץ יחד מהחומרים שבהישג יד.
