В прошлом месяце мне посчастливилось побывать на Khipu 2019 в Монтевидео, Уругвай. Это было первое мероприятие, представляющее собой летнюю школу машинного обучения для стимулирования консолидации экосистемы машинного обучения и искусственного интеллекта в Латинской Америке. Вдохновением для него послужило мероприятие Deep Learning Indaba, которое впервые произошло в 2018 году в Южной Африке, а второе в этом году было проведено в Кении. Для тех, кто не знаком с структурой событий, он ориентирован на объединение студентов и профессионалов (как из отрасли, так и из академических кругов) в областях машинного обучения и глубокого обучения и состоит из технических бесед и практических занятий, на которых собираются известные профессионалы со всего мира. для проведения некоторых из этих презентаций (возможно, они были сделаны доступными в Интернете). Он также предоставляет латиноамериканским студентам и профессионалам возможность представить плакат о своей текущей работе и исследованиях.

Что касается посещаемости, то, судя по представлению на вводной сессии, я считаю, что почти половина участников были бразильцами, а остальные - из других стран Латинской Америки (за исключением двух французских участников). Также было отмечено внимание, уделяемое разнообразию со стороны организаторов мероприятий - соотношение женщин и мужчин было намного выше, чем обычно для мероприятий сообщества - инициатива, которую я считаю очень важной.

Выступления приглашенных спикеров варьировались от фундаментальных до современных приложений во многих подполях ИИ. Таким образом, это был интенсивный учебный опыт, но в то же время очень мотивирующий. Местные латиноамериканские профессора также имели возможность продемонстрировать, над чем работают их исследовательские группы, и исследовательские возможности, которые они предлагают здесь, в Латинской Америке. Для практического опыта были проведены практические занятия на основе записных книжек (по таким темам, как CNN, RNN, трансформеры, обучение с подкреплением, оптимизация и генерирующие состязательные сети) и хакатон, контекстуализированный в уругвайской проблеме: использование методов компьютерного зрения для повышения способности для восстановления текста из PDF-документов времен уругвайской диктатуры. Было проведено три стендовых семинара по 45 плакатов на каждой. Большинство проектов были прикладными и охватывали темы от биологии и медицины до астрономии. Также было несколько плакатов о проектах, направленных на распространение ИИ и науки о данных в их странах.

Как обычно в области искусственного интеллекта, у мероприятия было множество спонсоров, что позволило студентам получить гранты на проезд и проживание. Спонсоры присутствовали на стендах, а некоторые также выступили с докладами. Компании были как латиноамериканскими, так и международными, и многие использовали это мероприятие как возможность для набора персонала - ценную возможность для многих латиноамериканских студентов.

Потребность в подобных мероприятиях, происходящих на таких континентах, как Африка и Латинская Америка, была продемонстрирована, например, в некоторых переговорах, которые воспользовались возможностью, чтобы показать распределение стран происхождения для участников важных глобальных конференций (таких как NeurIPS и CVPR). Количество латиноамериканцев, участвующих в этих мероприятиях, очень невелико (во многих странах нет ни одного участника на этих конференциях). Это означает не только то, что мы не можем взаимодействовать с мировым сообществом, но также и то, что мы не можем публиковать публикации на этих площадках (одним из возможных факторов, усугубляющих эту трудность, является отсутствие финансирования - то, что я обнаружено, что это является общим для многих стран Латинской Америки; на самом деле, многие страны здесь даже сокращают и сокращают это скудное финансирование исследований). Учитывая тот факт, что исследователи индексируются по количеству и актуальности публикаций, это вызывает серьезное беспокойство. Более того, Латинская Америка может не только получить выгоду от более активного участия в разработке ИИ, но и действительно может стать важным игроком, например, в помощи в разработке конвейеров сбора данных, что может помочь внести больше разнообразия в данные, которые в настоящее время используются для большей части ИИ прогрессирует - проблема присутствует во многих текущих наборах данных.

Я очень надеюсь, что Кхипу снова повторится в следующем году. Это был отличный способ познакомиться со многими людьми, работающими с ИИ в Латинской Америке. Я даже встречал людей, которые работают над аналогичными исследовательскими проблемами в том же университете, что и я, и мы даже не знали об этом. Сотрудничество здесь должно происходить чаще и интенсивнее, и подобные мероприятия - отличный способ способствовать этому. Без экосистемы искусственного интеллекта у студентов, которые уезжают за границу, мало стимулов к возвращению, и мы попадаем в порочный круг.

Я настоятельно рекомендую всем попробовать принять участие в следующих выпусках этого мероприятия. Это был очень уникальный опыт, когда все были чрезвычайно взволнованы присутствием, и было очень сильное чувство желания встречаться с людьми, делиться опытом и сотрудничать. Всем это очень понравилось, и уже идет много дискуссий о помощи в организации следующих мероприятий или KhipuX.

Наконец, я просто хотел поблагодарить организаторов Khipu за то, что они нашли время посвятить этому и проделали невероятную работу. Организация действительно была безупречной, и в целом это было очень качественное мероприятие.