חדשנות עם מטרה: איך Marut Pandya בונה קריירה בבינה מלאכותית

זה בטוח לומר שהבינה המלאכותית (AI) כאן כדי להישאר. הטכנולוגיה פורצת הדרך הזו ממשיכה להיות שזורה בכל היבט של חיי היומיום, וההתפתחות המהירה שלה יצרה דרישה לאנשי מקצוע טכנולוגיים שיכולים לעזור לארגונים לעמוד בקצב, ומביאה שפע של הזדמנויות קריירה חדשות למהנדסי בינה מלאכותית ולמידת מכונה (ML), חוקרי בינה מלאכותית, מנהלי מוצר בינה מלאכותית ומדעני נתונים.

אדם אחד שהתקדם כדי לקחת את הבינה המלאכותית לגבהים גבוהים עוד יותר הוא מארות פנדיה , מהנדס מחקר למידת מכונה ב RunPod , פלטפורמת מחשוב ענן המיועדת לעומסי עבודה של AI ו-ML.

עם זאת, הוא לא התכוון להפוך למקצוען בינה מלאכותית מובילה. במקום זאת, העניין שלו בלימוד פיזיקה הוביל אותו להיות יזם בינה מלאכותית שהיה מוקסם מחשיפת המנגנונים הנסתרים של היקום.

אז איך הוא בסופו של דבר שקוע בחידושי בינה מלאכותית? כדי לענות על השאלה הזו צריך להסיר את המסך כיצד הסקרנות שלו דחפה אותו לבצע שינוי קריירה בלתי צפוי.

סקרנות כמצפן

מהם חוקי היקום? איך הם שולטים בטבע? איך זה נוצר? שאלות כאלה מסקרנות את מוחם של אינטלקטואלים, וההתלהבות הזו מהיקום היא שפיתתה את פנדיה בתחילת הקריירה האקדמית שלו.

"בהתחלה התעניינתי בפיזיקה, נמשכתי לשאלות היסוד שלה לגבי טבע המציאות. עם זאת, ראיתי בבינה מלאכותית את הפוטנציאל לא רק להבין את העולם, אלא לבנות כלים שיכולים לעצב אותו מחדש", משקף פנדיה. הרצון הזה להשפיע הוביל אותו לעבור מלימודים תיאורטיים להיבטים המעשיים של AI.

הציר לחדשנות בינה מלאכותית

פנדיה יכול היה לשחק בטוח בכך שהוא נשאר בתחום האקדמי שבחרו; עם זאת, סקרנותו משכה אותו לעולם של מדעי המחשב ולמידת מכונה. הוא המשיך את לימודיו בבנגלור, הידועה גם בשם "עמק הסיליקון של הודו", עיר עם מערכת אקולוגית של חדשנות טכנולוגית משגשגת.

פנדיה תמיד התעניינה בלימודי פיזיקה, אך במקום זאת, הסטודנט הסקרן השקיע את ההון האינטלקטואלי שלו ביצירת מערכות שיוכלו לפתור בעיות מורכבות בעולם האמיתי: "המסע שלי אל תוך AI ולמידת מכונה נוצר בהשראת קסם שורשי מהטבע של הקיום ומהאפשרויות האינסופיות שהמדע מציע להשפיע לטובה על העולם".

השינוי האקדמי הזה נתן השראה לפנדיה לבנות כלים ניתנים להרחבה שיכולים להיות בעלי השפעה גלובלית. הצעד הבא שלו יביא לכך שהוא שוב מתווה דרך חדשה.

דוחפים את הגבולות

Pandya תרמה להתקדמות בתחום על ידי נקיטת גישות חדשניות לבניית מערכות בינה מלאכותית יעילות. עבודתו מתמקדת בגישור על הפער בין מחקר בינה מלאכותית עם יישום מעשי כדי ליצור פתרונות חדשניים עבור סביבות סטארט-אפ מהירות. המסירות של Pandya לפרויקטים בקוד פתוח שיפרה את היעילות והנגישות של ML לקהל רחב יותר. בנוסף, הוא הוביל לשיפורים בארכיטקטורת המערכת המאפשרים למודלים מורכבים לפעול ביעילות משופרת.

באמצעות מאמצים אלה, Pandya דוחפת את הגבולות של מה שאפשר בתשתית AI, ומקלה על פיתוח יישומי AI שהם חזקים ומשפיעים יותר. הוא שואף להועיל למיליוני משתמשים באמצעות עבודתו על יישומי AI.

תפקיד נוכחי ותרומות

Pandya הוא גם מהנדס מחקר של למידת מכונה בפלטפורמת מחשוב הענן, Runpod, שם הוא מתמקד באופטימיזציה של צינורות אימון מודלים בקנה מידה גדול, פיתוח אסטרטגיות מסקנות יעילות וחקר גישות חדשניות למחשוב מבוזר ללמידת מכונה. עבודתו מתמודדת עם אתגרים מורכבים בהקצאת משאבים ובתזמון לעומסי עבודה של ML, ומעניקה תובנות ייחודיות לגבי דרישות המדרגיות של מערכות בינה מלאכותית מודרניות.

קהילת הבינה המלאכותית הרחבה יותר נהנתה מהמעורבות של Pandya עם כלי קוד פתוח המשפרים את היעילות של כלי למידת מכונה, והוא גם מקדם ארכיטקטורות מערכת באמצעות מחקר תשתית ה-ML שלו, וכתוצאה מכך תפעול יעיל יותר עבור מודלים מורכבים.

Phyra Research

לצד תפקידו ב-Runpod, Pandya הקים את Phyra Research כפרויקט תשוקה לחקור שאלות קריטיות בבטיחות בינה מלאכותית. "הבנת המגבלות המעשיות והיכולות של מערכות בינה מלאכותיות נוכחיות עוזרת לי לחקר בטיחות בקרקע במציאות הטכנית", הוא מסביר.

Pandya היא גם חוקרת, בוחנת מצבי כשל פוטנציאליים וחששות בטיחות במערכות AI. תפקידו הכפול כמהנדס וחוקר מספק לולאת משוב ייחודית בין יישום טכני ושיקולי בטיחות.

מה הלאה עבור Pandya?

לפנדיה יש שאיפות לקדם בינה מלאכותית כיוון שהוא רואה את הפוטנציאל שלה ליצירת השפעה משמעותית על פני מימדים מרובים. בנוסף, הוא שואף להעמיק את המחקר שלו על מערכות למידת מכונה, לתרום לפרסומים אקדמיים, לתמוך בשימוש אתי בבינה מלאכותית ולהדריך את הדור הבא של מהנדסי בינה מלאכותית.

5 טיפים למהנדסי AI שואפים

Pandya נלהבת לצייד את המחדשים של המחר בכלים שהם צריכים להצלחה היום. למי שרוצה ללכת בעקבותיו, הוא מציע את התובנות הבאות:

1. אמצו נתיבים לא קונבנציונליים : תנו ציר כאשר הזדמנויות חדשות מתיישבות עם התשוקות שלכם.

2. תעדוף יסודות : בסיס חזק במדעים והנדסת מחשבים חיוני לעבודה פורצת דרך.

3. שלב סקרנות עם פרקטיות : תן לסקרנות שלך להניע חדשנות תוך התמקדות ביצירת השפעה בעולם האמיתי.

   
   

4. מנף קהילות קוד פתוח : צור קשר עם קהילות אלו כדי ללמוד ולתרום לתחום הבינה המלאכותית.

   
   

5. חדש באמצעות חוסן ושיתוף פעולה : הסתגל לאתגרים ואמץ עבודת צוות כדי להשיג פריצות דרך.

קריירה מונעת סקרנות

מסעה של פנדיה מסומן בשבילים לא שגרתיים.

מהנדס למידת מכונה מצליח, יזם ומנטור, הוא תיעל את סקרנותו לקריירה מספקת. המעבר שלו מפיזיקה לבינה מלאכותית דרש חוסן, יכולת הסתגלות ונכונות לחקור טריטוריה לא ידועה.

מארות פנדיה היא הוכחה חיה שהכל אפשרי כשיש לך תשוקה לגילוי.