Pleins feux sur les employés : Alexander Kimiavi

Bonjour Alexander, en tant que l'un des précieux ingénieurs logiciels de Dedrone, pouvez-vous nous en dire un peu plus sur vos activités quotidiennes ?

Ma vie quotidienne chez Dedrone peut varier et implique de nombreuses choses, mais je commence la journée par la mêlée quotidienne sur la vision par ordinateur. Cela donne à notre équipe le temps de se synchroniser sur nos projets, ce qui nous permet de nous attaquer aux obstacles et de poser des questions, en veillant à ce que nous fonctionnions aussi efficacement que possible.  

Ensuite, je consacre une partie de ma journée à planifier les projets futurs et les plans de recherche de l'équipe de vision par ordinateur. Les problèmes auxquels nous nous attaquons évoluent quotidiennement, il est donc important de planifier efficacement les recherches que nous effectuerons en tant qu'équipe pour résoudre ces problèmes. Je passe ensuite le reste de ma journée à rechercher nos modèles ou à développer du code pour permettre la recherche sur les modèles. Cela implique de développer et d'étudier les architectures de nos réseaux neuronaux, de prendre des décisions basées sur les données concernant les échantillons à prélever dans notre ensemble de données et les données à conserver, d'ajouter des fonctionnalités à notre logiciel vidéo et d'améliorer l'efficacité de notre inférence vidéo.  

Qu'est-ce qui vous plaît le plus dans le fait de travailler chez Dedrone ?

Ce qui me plaît le plus dans mon travail chez Dedrone, ce sont les personnes que je côtoie au quotidien. Tout le monde chez Dedrone a son propre domaine d'expertise et il est passionnant d'apprendre d'eux et de leurs domaines respectifs. En outre, les problèmes que nous avons à résoudre chez Dedrone sont stimulants, ce qui rend le travail rapide et passionnant.  

Racontez-nous la meilleure mission que vous ayez eue en travaillant chez Dedrone et expliquez-nous pourquoi elle était si géniale.  

La meilleure mission que j'ai eue ici à Dedrone a été de diriger la recherche et le développement de Pythagore 1, ce qui a nécessité une refonte complète de la façon dont nous faisons de la vision par ordinateur à Dedrone. Cette refonte a impliqué l'amélioration de la manière dont nous obtenons nos données, l'ingénierie de nouveaux pipelines efficaces pour traiter des millions d'images pour l'entraînement, la recherche d'une toute nouvelle architecture de réseau neuronal interne et, enfin, l'utilisation d'une technologie de pointe pour accélérer notre inférence à la périphérie.  

La recherche et le développement se sont déroulés à un rythme rapide et nous ont permis de tirer parti de la technologie de pointe pour mettre au point ce modèle. Voir ce modèle prendre vie et les améliorations qu'il a apportées au produit a été très gratifiant et passionnant. Je suis incroyablement fier de ce que nous avons accompli en un laps de temps relativement court.

Quel est, selon vous, l'élément le plus important de la sécurité de l'espace aérien que les gens pourraient ne pas comprendre ?  

Je pense que les gens ne réalisent pas l'ampleur réelle du problème. L'air est rempli de beaucoup plus de cibles qu'on ne le pense. Pour les détecter, nous utilisons une grande variété de capteurs qui ont tous leur propre erreur. Différents capteurs peuvent également détecter la même cible. Ces données doivent être fusionnées de manière algorithmique afin de fournir une image claire de l'espace aérien. En termes de vision par ordinateur, il existe une grande variété de cibles et de scènes aériennes auxquelles votre détecteur doit être résistant. Pour relever ces défis, vous avez besoin d'un moteur de fusion puissant et d'une excellente équipe d'apprentissage automatique, ce dont Dedrone dispose heureusement. Le problème n'est pas simple et il évolue constamment.

En dehors de votre travail avec Dedrone, qu'aimez-vous faire pendant votre temps libre ?

J'aime vraiment le travail que je fais, alors pendant mon temps libre, j'aime me tenir au courant des dernières recherches dans le domaine de l'apprentissage profond. J'aime aussi travailler sur des projets parallèles, faire de longues promenades et de l'exercice, et rencontrer des amis ! Quand je le peux, j'aide mes parents à s'occuper de leur adorable chien Ivy.

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