Interview mit Leonida Gianfagna, theoretische Physikerin, zuständig für Forschung und Entwicklung
Es gibt diejenigen, die brillante Wissenschaftler weit weg suchen, vielleicht in einem anderen Land, und diejenigen, die sie aus mehr oder weniger zufälligen Gründen zu Hause finden.
Leonida Gianfagna, ein junger theoretischer Physiker, der sich auf Elementarteilchen spezialisiert hat, lernte nach einer glänzenden Karriere bei IBM, einem MBA der Warwick Business School (WBS) in Großbritannien und einer Dissertation über das SaaS-Modell (Software as a Service) und nachdem er von Italien aus, wiederum für IBM, ein Forschungs- und Entwicklungsteam in den Vereinigten Staaten koordiniert hatte, Cyber Guru auf eine Weise kennen, die er als „Wirbelwind“ bezeichnete, verliebte sich in dieses innovative Projekt und stürzte sich kopfüber in die „Forschungs- und Entwicklungs“-Struktur dieses vielversprechenden kleinen Start-ups.
Sagen Sie uns, wie es gelaufen ist
Es war 2019, als ich Gianni Baroni, den CEO von Cyber Guru, kennenlernte, und ich war sehr beeindruckt von seiner Geschäftsvision, seinem Projekt und seinem Enthusiasmus. Meine Zeit bei IBM neigte sich dem Ende zu, denn das multinationale Unternehmen hatte beschlossen, sein Forschungs- und Entwicklungsmodell in den USA zu zentralisieren, und ich sollte nach Übersee ziehen.
Der Gedanke, all die Erfahrungen, die ich in einer großen und strukturierten Organisation wie IBM gesammelt hatte, in ein Start-up-Unternehmen einzubringen und die Herausforderung anzunehmen, bei Null anzufangen, war jedoch sehr reizvoll für mich. Gleichzeitig reizte mich der Gedanke, eine alte, nie erloschene Leidenschaft von mir wieder aufzugreifen, nämlich die Kybernetik(in den 1990er Jahren gab es an der Fakultät für Physik einen Studiengang Elektronik-Kybernetik, in dem neuronale Netze als physikalische Systeme untersucht wurden),künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Ich traf also eine Bauchentscheidung und stürzte mich in dieses neue Abenteuer.
Eine völlig andere Art zu arbeiten
Zwei gegensätzliche Welten. Die eine, IBM, sehr strukturiert, kontrolliert, hierarchisch, die andere, Cyber Guru, leicht, agil, flexibel, wo man mit viel mehr Freiheit experimentieren kann. Es war schön, diese beiden Polaritäten miteinander zu versöhnen und das extrem Große und das extrem Kleine miteinander sprechen zu lassen. Auch weil es, als ich bei Cyber Guru ankam, noch keine F&E-Struktur gab und alles erfunden werden musste. Eine faszinierende Herausforderung.
Zur gleichen Zeit haben Sie zusammen mit Antonio Di Cecco, der mit Cyber Guru zusammenarbeitet, Ihr neuestes Buch Explainable AI with Python geschrieben. Können Sie uns etwas darüber erzählen?
Das Buch ist aus meinem lebenslangen Interesse am maschinellen Lernen entstanden. Die Herausforderung bestand darin, eine recht umfassende Beschreibung der aktuellen Konzepte und Techniken zu liefern, die zur Verfügung stehen, um Modelle des maschinellen Lernens besser erklären zu können. Die vorgestellten Ansätze können auf fast alle aktuellen Modelle des maschinellen Lernens angewendet werden: lineare Regression, neuronale Netze(Deep Learning), Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung, um nur einige zu nennen.
Dank der Fortschritte beim maschinellen Lernen werden immer mehr künstliche Agenten eingesetzt, um wichtige Aufgaben zu übernehmen, die zuvor von Menschen erledigt wurden, auch in wichtigen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Recht und dem Finanzwesen. Obwohl die Prinzipien für die Entwicklung dieser Agenten bekannt sind, sind die meisten aktuellen Deep-Learning-Modelle für das menschliche Verständnis undurchsichtig. Explainable AI with Python füllt die derzeitige Lücke in der Literatur zu diesem Thema, indem es sowohl eine theoretische als auch eine praktische Perspektive einnimmt.
Wie hat diese Arbeit Ihre neue Tätigkeit bei Cyber Guru beeinflusst?
Als ich zu Cyber Guru kam, gab es bereits ein E-Learning-Produkt, das einige Innovationen enthielt, wie zum Beispiel Gamification. Es war jedoch das Ziel, ein Anti-Phishing-Schulungsprodukt zu entwickeln, das eine individuelle Schulung beinhaltet. Die Idee war, die Kunden auf differenzierte Weise zu schulen, wobei jeder Teilnehmer mit Herausforderungen konfrontiert wird, die auf seinen speziellen Wissensstand zugeschnitten sind. Um dies zu erreichen, war es notwendig, ein Produkt zu entwickeln, das von einem maschinellen Lernmodell gesteuert wird.
Hier trafen meine Arbeit an dem Buch und die Ziele von Cyber Guru aufeinander.
Wenn Sie mehr über erklärbare KI mit Python erfahren möchten…
