Quando a velocidade é a chave, o MediaMonks Labs permite a Prototipagem Rápida e Proativa de IA

À medida que a pandemia da COVID-19 se espalha pelo mundo e as pessoas se refugiam em suas casas para praticar o distanciamento social, o engenho e a necessidade de transformar digitalmente se tornaram mais evidentes agora do que nunca. Sempre buscando maneiras de iniciar a inovação, a equipe da MediaMonks Labs experimentou maneiras de acelerar o desenvolvimento de soluções baseadas na aprendizagem de máquinas desde o protótipo até o produto final, cortando horas desnecessárias de codificação para iterar em velocidade.

"A fortaleza mental e o uso de bolas curvas são habilidades e formas de trabalho que vêm à tona agora", diz Geert Eichhorn, Diretor de Inovação da MediaMonks. "Vemos aqueles ansiosos para se adaptar saírem em primeiro plano" Com o objetivo proativo de resolver os desafios enfrentados pelas marcas e seu público cotidiano, a equipe experimentou recentemente uma maneira mais rápida de construir e iterar produtos e serviços impulsionados pela inteligência artificial.

Experiências divertidas podem levar a um valor pró-ativo

A idéia por trás de uma dessas experiências, o balcão da cantina, pode parecer bobagem na superfície: determinar quando a cantina do escritório está menos ocupada, ajudando a equipe a encontrar o tempo ideal para ir e pegar um assento. Mas a tecnologia por trás disso proporciona alguns aprendizados para aqueles que pretendem resolver desafios rapidamente com ferramentas prontas para uso.

É assim que funciona. A câmera do balcão da cantina foi apontada para o bar da salada, capturando a passarela da entrada para as máquinas de lavar louça - o ponto mais lotado da cantina. O modelo de aprendizagem da máquina detecta as pessoas na moldura e mantém uma contagem de quantas estão lá para determinar quando está ocupado e quando não está - tal como as listagens de negócios no Google Maps prevêem horas de pico versus horas fora de pico.

Naturalmente, agora que a equipe está trabalhando em casa, há pouca necessidade de ficar de olho na cantina. Mas pode-se imaginar uma ferramenta semelhante para determinar em tempo real quais espaços são seguros para o distanciamento social, medido de longe. O parque local está vazio o suficiente para um pouco de ar fresco e exercício? A mercearia está lotada? Pergunte à IA antes de sair!

"Gostaria de fazer algo que seja útil para as pessoas sendo afetadas pela COVID-19 em seguida", diz Luis Guajardo, Tecnólogo Criativo da MediaMonks. "Acho que isso seria um interessante spinoff deste projeto" O sentimento mostra como tais experimentos, quando executados em velocidade, podem fornecer as soluções necessárias para novos problemas logo após eles surgirem.

Ferramentas fora da prateleira Ajudam as equipes a se conectar, jogar e aplicar novos aprendizados

Nosso contador de cantinas é alimentado pela Coral do Google, uma placa que executa modelos TensorFlow otimizados usando um chip TPU Edge. Para tirar o jargão do caminho, ele permite essencialmente empregar a aprendizagem off-line da máquina - um processo que normalmente se conecta a uma nuvem, e é por isso que você precisa de uma conexão de dados para interagir com a maioria dos assistentes digitais. O chip TPU (que significa unidade de processamento tensor) é construído para lidar com o aprendizado da máquina treinada em rede neural diretamente no hardware.

Isto não só permite um processamento mais rápido, mas também um aumento da privacidade, pois os dados não são compartilhados com ninguém. Os desenvolvedores podem simplesmente tirar um modelo de aprendizagem de máquina existente, fora da prateleira, para otimizar rapidamente o hardware e os objetivos de um projeto. Embora os passos por trás deste processo sejam mais simples do que treinar um modelo próprio, ainda há alguma experiência necessária para descobrir qual modelo melhor se adapta às suas necessidades - um ponto deixado claro com outra ferramenta construída por Labs que compara modelos de visão por computador e as diferenças entre eles.

O que a equipe realmente gosta na Coral é o quanto ela é flexível graças ao chip TPU, que vem em várias placas e módulos diferentes para facilmente encaixar e jogar. "Isso significa que você poderia usar a placa Coral para construir protótipos iniciais de produtos, modelos de teste e periféricos, depois passar para a produção usando apenas os módulos TPU baseados em suas próprias especificações de produto e eletrônica e criar uma solução robusta de IA de hardware", diz Guajardo.

Apresse o ritmo de desenvolvimento para estar à frente dos desafios

Para a equipe do Laboratório, ferramentas como a Coral aceleraram o ritmo da experimentação e do desenvolvimento de novas soluções. "Os modelos ML prontos para uso combinados com a prancha Coral e alguma criatividade podem permitir a construção de soluções práticas em questão de dias", diz Eichhorn. "Se não for uma solução viável, você descobrirá o mais rápido possível, o que evita que você desperdice qualquer tempo e recursos valiosos" Eichhorn compara este processo com X (antigo Google X), onde as idéias são quebradas o mais rápido possível para testar a viabilidade do teste de estresse.

"No Labs, nós saltamos sobre novas tecnologias e as aplicamos de novas maneiras criativas para resolver problemas que não sabíamos que tínhamos, então qualquer projeto ou plataforma que tenha tanta flexibilidade quanto o Balcão de Cantinas está muito acima do alcance dos Labs", diz Eichhorn. "O que é um balcão de cantina hoje pode se tornar uma câmera que lhe diz algo sobre sua postura amanhã". Vale tudo, e muda a cada dia" Ele observa que mais está sendo trabalhado nos bastidores enquanto a equipe pondera a tendência para a vivência, a necessidade de mostrar solidariedade, jogo e interação enquanto trabalha de casa.

Vale a pena refletir sobre como o mundo mudou drasticamente desde que nos estabelecemos na idéia de manter um olho na cantina de nosso local de trabalho através de uma experiência divertida e de aprendizagem de máquinas. Mas Eichhorn adverte que, em uma corrida por soluções tão necessárias, a "inovação" pode muitas vezes começar a se sentir como uma palavra-chave. "O que fazemos diferente é que podemos realmente construir, ser práticos, executar e fazer com que funcione"

Tempos extraordinários exigem soluções extraordinárias.