Oni su doktori znanosti koji se bave R&D-om u autoindustriji!

Moji sugovornici upravo su dio tima koji istražuje i razvija sustav računalnog vida koji obrađuje sliku iz frontalne okoline vozila te detektira i prati druge sudionike u prometu, objekte i elemente okoline. Izazovno i kompleksno područje o kojem se malo zna, a još manje o stručnjacima koji ga razvijaju.

U jednom trenutku akademski izazovi jednostavno više nisu dovoljni…

I Lana i Drago i Anamarija svoje su visoko obrazovanje započeli na zagrebačkom PMF-u kao studenti matematike. Ipak, kako kasnije tako i u studentskim godinama već, usmjerenja i interesi su ih vodili različitim putevima. Lana se prisjeća kako se tijekom diplomskog studija Primijenjene matematike upoznala s računalnim vidom i već se tada “zakačila” za područje.

Kasnije sam se u znanstvenom radu bavila (multi)linearnom algebrom, točnije razvojem algoritama za probleme koji uključuju dekompoziciju tenzora, što je područje blisko računalnom vidu pa sam uvijek “sa strane” razmišljala o mogućoj primjeni svog rada u računalnom vidu, čitala zanimljive članke na koje bih naišla i proučavala nove softverske pakete.

Nakon stečenog doktorata i rada u inozemnoj ustanovi, kako joj akademija više nije pružala nove izazove, shvatila je da bi se sa svojim interesima i stilom rada puno bolje uklopila u neku dinamičniju sredinu, pojašnjava Lana. Tako je već uz rad na akademiji sudjelovala i na nekim programerskim projektima, učila nove programske jezike, razvijala web stranice i slično. Njezina iskustva su se pokazala kao savršena kombinacija za Visage, gdje kao R&D inženjer danas koristi upravo kombinaciju svih ovih stečenih znanja.

Pri proučavanju IT firmi u Hrvatskoj odmah sam se zainteresirala za Visage Technologies. Prvo, nudili su pravo R&D radno mjesto, a drugo, rad na sustavima za autonomnu vožnju koristeći najnovije tehnologije zvučao je zanimljivo, uzbudljivo, izazovno i povrh svega društveno korisno.

Znanstvenici ne žele optimizirati već istraživati

Anamarija pak, svoj doktorski studij Primijenjene matematike i računarstva odradila je na Sveučilištu u Ženevi u Švicarskoj, na temu matematičkog modeliranja i simulacije bioloških procesa. Odmah nakon završetka studija preselila se u Švedsku gdje je radila kao R&D inžinjer u području znanstvenog računanja…

Međutim, brzo sam shvatila da mi se to područje čini prestatično i da se većinom svodi na optimizaciju i ubrzavanje postojećih numeričkih algoritama koje su izumili Newton, Euler i ostali izuzetni znanstvenici.

Dakle, to nije područje koje se toliko brzo razvija i bazira se na starim idejama što nikako nije odgovaralo mom karakteru i želji za učenjem novih stvari. Kada sam se odlučila vratiti u Hrvatsku (jer doma je uvijek najljepše), posao u Visage Technologies mi se činio kao izvrsna prilika za nastavak moje karijere u području koje me oduvijek jako zanimalo.

Njihovi izračuni dovest će do sigurnijih samovozećih automobila

Jedna od najuzbudljivijih stvari u vezi rada na cutting-edge tehnologiji poput one vezane uz autonomnu vožnju jest činjenica da radite na nečemu što će imati utjecaja na stvarni život ljudi, pričaju moji sugovornici. Upravo je društveno koristan aspekt ono što je Visage Technologiesu privuklo i Dragu.

On je već tijekom završnih godina diplomskog studija počeo pomalo surađivati sa znanstvenicima iz raznih područja, a to je rezultiralo time da je poslije doktorskog studija radio četiri godine kao asistent na Zavodu za matematiku Prehrambeno-biotehnološkog fakulteta, a potom tri kao asistent/viši asistent na Zavodu za matematiku Rudarsko-geološko-naftnog fakulteta.

S obzirom na znatiželjni duh, nakon odluke o završetku akademske karijere, ističe kako mu je bilo prirodno tražiti neku poziciju u istraživanju i razvoju. U industriji se prvo zaposlio kao biostatističar gdje je radio na razvoju kompleksnih generičkih lijekova i novih terepeutskih oblika, a danas već više od četiri godine radi u Visage Technologiesu.

S obzirom na to da mi je glavna intrinzična motivacija raditi na nečem opće korisnom i pri tome koristiti matematiku, posao u istraživanju i razvoju u Visage Technologies s fokusom na sustave u automobilima koja čine ovaj svijet sigurnijim mjestom se potpuno uklapao u moju viziju mog profesionalnog života. Ako svemu tome pridodamo jednu vrlo važnu činjenicu, a to je da se Visage Technologies prema svojim članovima odnosi s poštovanjem i nudi odlične uvjete za rad i razvoj, našli smo jednu dobitnu kombinaciju za mene :).

Kako rade istraživači u autoindustriji?

Anamarija se u Visage Technologiesu dosad uglavnom bavila treniranjem i poboljšanjem neuronskih mreža za detekciju objekata, a u zadnje vrijeme ponajviše radi na algoritmu za praćenje pješaka, biciklista i motociklista. Lana je pak fokusirana na unapređenje algoritama za detekciju i praćenje vozila. No, uz to se popratno bavi i pisanjem testova i dokumentacije te je zadužena za provođenje Scrum principa rada unutar svog tima. Drago koji je na poziciji koja uključuje vođenje više timova, danas se manje bavi poslovima tehničke prirode, a više prati i koordinira rad timova. Ipak, dodaje kako i danas rado nalazi vremena za sudjelovanje u razvoju algoritama.

A kako uopće izgleda posao nekoga tko se bavi razvojem algoritama u autoindustriji? Kako počinje proces istraživanja, kako izgleda kolaboracija s drugim timovima… Lana objašnjava kako zbog veličine sustava na kojem rade sve počinje od razumijevanja postojeće implementacije nekog dijela sustava, njegovih prednosti i mana, uz proučavanje stručne literature i razgovora s kolegama.

Svaka ideja za promjenu ili poboljšanje prvo se prodiskutira na sastanku na kojeg se pozove sve zainteresirane, a onda se na temelju zaključaka sastanka, ako su pozitivni, može raditi daljnje istraživanje ili ići u implementaciju. Tada se rad podijeli po timovima i dalje radimo po Scrum sistemu rada.

Dakle, problem se razbije na manje dijelove, tako da se svaki dio može evaluirati i da možemo kontinuirano testovima pratiti promjene u sustavu. Ako su rezultati zadovoljavajući, promjena će se prezentirati na sastanku cijelom odjelu te uklopiti u sustav.

Sve to na kraju dolazi i u glavnu fazu testiranja kada se automobili visoke klase, u kojima je Visageova tehnologija, testiraju na stazama u Švedskoj. Tada se u stvarnom vremenu poliraju detalji i promatra kako algoritmi funkcioniraju dok je auto u pokretu.

Timski pothvat u pravom smislu riječi

U čitavom procesu komunikacija među kolegama i timovima iznimno je bitna. Kako objašnjava Drago, na ovako velikim projektima, pojedinac ne može napraviti ništa značajno bez prethodne koordinacije s kolegama.

Visageovi timovi iz Automoto divizije sudjeluju i na radnim grupama koje prakticira njihov primarni klijent, a to im je bio veliki pokazatelj povjerenja i ravnopravnosti timova te danas Visageovi stručnjaci aktivno sudjeluju u procesima donošenja odluka o pojedinim rješenjima. Te grupe su uglavnom predvođene stručnjacima iz istraživačkih i inženjerskih područja pa tako imaju grupe fokusirane na: Accelerator, Architecture, Calibration, Data, Machine Learning, Tracking itd.

Na njima se na redovnim sastancima skupljaju ljudi iz cijele firme s istim interesima. Upravo ti sastanci su dobro mjesto na kojem svaki član tima može dobiti kvalitetnu i brzu povratnu informaciju o nekom prijedlogu rješenja ili problemu koji ga muči.

Anamarija napominje kako u tvrtki vlada odličan timski duh te smatra da bi bilo jako teško naći problem koji udruženim snagama ne bi mogli riješiti. Lana je također iz dugogodišnjeg rada u matematici naučila da se sve može savladati ako se uloži dovoljno truda i vremena, posebno ako imate kolege koji su uvijek zainteresirani za diskusiju i raspoloženi dati savjet ili vas pogurati ako ste zapeli.

Svemu tome doprinosi činjenica da posao istraživanja i razvoja nužno znači i proces učenja.

“Ne odustajemo dok ne dođemo do rješenja!”

Upravo je iznimna motivacija da se istražuje, uči i pronađe rješenje ono što izdvaja Lanu, Dragu i Anamariju od “običnih smrtnika”. Kako kaže njihova kolegica, “mi matematičari kad se uhvatimo u koštac s problemom ne odustajemo dok ne nađemo rješenje.” Drago pojašnjava i na svom primjeru:

Biti dio R&D-a za mene znači zadovoljiti jednu od svojih osnovnih potreba, a to je zadovoljavanje znatiželje :). U R&D-u svatko ima priliku “raširiti krila” i pokazati svoj potpuni potencijal te biti dio ekipe otvorenog uma gdje svi imaju isti cilj – napraviti što bolji i što korisniji proizvod koji ćemo vjerojatno sutra i sami koristiti. Dakako, nerijetko to znači naprezanje moždanih vijuga do krajnjih granica, ali obično profil ljudi koji se zapošljava u R&D-u ima prirodnu potrebu za tim pa su svi na dobitku. 🙂

Anamarija također navodi kako je sretna što može svoje vještine i znanja polirati u timu koji razvija tzv. state of art metode, a posebno što rješenja koja razvijaju danas vrlo brzo mogu vidjeti široko primijenjena u praksi. Sve to potvrđuje se već niz godina tijekom kojih se Visage Technologies pozicionirao na listama najbrže rastućih firmi, zahvaljujući organskom rastu.

Novo-stare znanstvene metode vraćaju se u modu

Svaki dio sustava na kojem radi Visage Technologies, od neuralnih mreža do tracking algoritma, temelji se na dugogodišnjim znanstvenim istraživanjima prema kojima su razvijene zaista fascinantne metode, dodaje Lana dajući primjer kako se iz samo jedne slike, uz takve metode, na više različitih načina može izračunati dubina objekata na slici u realnom vremenu. I Anamariju dan danas moć neuronskih mreža fascinira:

Naši modeli pronađu objekte u mraku na jako velikoj udaljenosti koje je meni ponekad teško vidjeti golim okom (s naočalama naravno :)).

Razlog tome stoji u činjenici koju navodi Drago, a to da su neke sada već relativno stare i jednostavne ideje i dalje moćne i korisne ako se primijene na pravi način.

Primjera je jako puno, ali neke od poznatijih danas su neuronske mreže i razne varijante algoritama za praćenje objekata kao što je Kalmanov filter. Također je zanimljivo vidjeti kako se neke znanstvene metode “izdignu iz pepela” samo zato što se pojavila nova zanimljiva primjena te zbog toga znanstvena zajednica ponovno počne proučavati već pomalo zaboravljene tehnike.

Nema do motivacije jednog znanstvenika…

Zato me za kraj zanimalo i što motivira ovakve vrsne matematičare da se kontinuirano usavršavaju i iskušavaju različite pristupe – čak i kada je naizgled već toliko toga “riješeno”. Na pitanje kako je njima okruženje Visage Technologiesa pomoglo da se kao stručnjaci ne opuste i zapuste, Drago spremno odgovara:

Visage Technologies je to riješio vrlo jednostavno – osigurao je okolinu i uvjete za razvoj omogućivši edukacije na razne načine (online, konferencije, ljetne škole, sufinanciranje doktorata, itd.) te je zaposlio ljude koji se svakim danom pitaju ona važna pitanja “zašto je nešto napravljeno, kako je napravljeno i može li se nešto napraviti bolje?”. Kada spojite to dvoje, dobijete jednu zdravu radnu okolinu koja iz sinergije ljudi unutar timova i timova između sebe izvlači najbolje, a onda kad sami ljudi vide dobre rezultate samo se dodatno motiviraju jer žele još “tog osjećaja” :).

Potvrđuje mi to i Lana kroz svoje iskustvo:

Ispočetka mi je fokus bio na tome da što bolje shvatim posao, uhodam se i postanem produktivna, a kako vrijeme odmiče to mi je sve zanimljivije proučavati zašto nešto radi na određeni način, a ne samo kako radi.

Ako i vas zanimaju takva pitanja te ste poželjeli raditi u dinamičnom istraživačkom okruženju koje vam daje prostora da tražite odgovore – ne gledajte dalje, Visage Technologies ima nekoliko otvorenih pozicija.