Vedkyňa Zuzana Kúkelová bola so svojimi kolegami prvá, komu sa podarilo efektívne vyriešiť množstvo problémov z geometrie kamier.
Používajú sa v každom odvetví a sú základom autonómnych vozidiel aj rozšírenej reality. Kamery a fotoaparáty nás dnes obklopujú zo všetkých strán. Pomáhajú dohliadať na bezpečnosť vo firmách či v doprave. Aby sa však nahraný obraz mohol použiť na presné meranie, musia sa kamery kalibrovať a tu nastupujú algoritmy. Práve tie pre rôzne typy kamier vyvíja vedkyňa Zuzana Kúkelová, ktorá sa dostala do výberu časopisu Forbes najzaujímavejších žien vo vede.
Jej unikátny automatický generátor efektívnych algoritmov teraz používa mnoho vedcov i firiem na riešenie praktických problémov nielen v oblasti technológií, ale napríklad aj v umení, ktoré Zuzana Kúkelová miluje. To však nie je všetko.
Teraz sa vedkyňa zaoberá aj kyberbezpečnosťou týchto algoritmov, pretože na to vraj predtým „nikto ani nepomyslel“.
V rozhovore pre český Forbes hovorila tiež o rastúcom záujme o jej prácu či o aplikáciách počítačového videnia v každodennom živote. V ceste za úspechom je podľa nej kľúčová otvorenosť spolupráce, vytrvalosť a schopnosť preniesť sa nad neúspech. Hovorila tiež o výhodách a nevýhodách spolužitia s partnerom, ktorý pôsobí v rovnakom odbore.
Pomáhate počítačom vidieť. Čo si pod tým predstaviť?
Obraz, ktorý dostávame z počítača, sú jednotky a nuly. Sú to dáta, ktoré počítač musí vedieť spracovať. Musí vedieť obrazu porozumieť. Digitálne dáta pretransformujeme do takej podoby, aby sa z toho mohli extrahovať ďalšie dáta.
Aké ďalšie dáta?
Segmentujeme ich tak, aby sme mohli rozpoznávať objekty vo fotografiách a použiť ich na presné meranie. Ja sa venujem matematike kamier. V obrázku detegujeme údaje. Zistíme o kamere, kde sa nachádzala, odkiaľ bol záber zhotovený. To robíme, aby sme mohli ďalej lokalizovať robota, aby sa mohol ďalej pohybovať. Zisťujeme, čo je v scéne alebo ako ďaleko sú objekty.
Do toho všetkého sa vkladá matematika?
Áno. Dokonca aj keď maliari maľovali svoje obrazy, využívali princípy projekcie. Podľa toho zobrazovali jednotlivé objekty v obraze. Tieto princípy sa stále využívajú. V dnešnom boome neurónových sietí sa však všetko robí cez siete. Ja som však zástanca toho, že človek to má kombinovať.
Kombinovať?
Pokiaľ má človek presné matematické modely a vie ich spočítať, tak nemá zmysel ich nahrádzať sieťou.
Môžete mi dať príklad?
Je to ako keby vám niekto povedal, že máte odhadnúť vzdialenosť k nejakému objektu. Záleží, akú máte skúsenosť – ako bola natrénovaná sieť. Sieť by to vedela odhadnúť s nejakou presnosťou, ale neurobila by to presne. Keby ste mali k dispozícii meter alebo akékoľvek zameriavacie zariadenie, tak by ste to dokázali zmerať s presnosťou na milimetre.
Keď má človek k dispozícii nejakú informáciu, ktorú môže použiť na presné meranie, tak je lepšie využívať matematické základy, ktoré sú známe už stovky rokov. Pokiaľ tu nie sú tieto merania, je dôležité vedieť, ako skombinovať neurónovú sieť, ktorá poskytuje prioritnú „hrubú“ informáciu, ktorú následne môžeme využiť, s matematickým modelom, aby sa to rýchlejšie vyriešilo.
A čo priestor, kde sa teraz nachádzame (Fakulta humanitných štúdií Univerzity Karlovej, pozn. red.). Ako by sa riešil?
Napríklad tento priestor má zaujímavý potenciál na 3D rekonštrukciu. Je tu mnoho bielych stien, ktoré nemajú textúru. Na to by algoritmy, ktoré používajú matematiku, veľmi dobre nefungovali.
Prečo by nefungovali?
Potrebujú v priestore detegovať kľúčové body a na jednotvárnej bielej textúre tie body nenájdu. Na zrekonštruovanie tejto budovy by bolo potrebné použiť kombináciu rôznych techník.
Robíte matematiku a zároveň sa zaoberáte rekonštrukciou histórie. Ako ste sa k tomu dostali?
Obaja moji rodičia boli technicky zameraní. Otec učil matematiku, mama fyziku a chémiu. Matematika mi vždy išla. Chodila som na matematické olympiády a podobne, no vedela som, že nechcem robiť teoretickú matematiku, mňa by to nebavilo. Umenie ma bavilo, ale nemala som schopnosti, aby som sa mohla hlásiť na umeleckú školu.
Čo ste teda nakoniec študovali?
Vyštudovala som počítačovú grafiku a skombinovala to s počítačovou matematikou na „matfyze“, chcela som aplikovanú matematiku robiť smerom počítačového videnia. Riešim inverzné problémy, avšak umenie ma stále baví. Na konferenciách už sú bloky, kde sa ľudia, ktorí sa venujú počítačovému videniu, môžu prezentovať aj svojimi umeleckými výsledkami. Trénovanými sieťami môžu generovať zaujímavé umelecké diela a prepájať algoritmy s umením.
Čelí váš odbor aj nejakým výzvam?
Bojujeme s exponenciálnym nárastom ľudí, ktorí sa venujú tejto problematike – umelej inteligencii spojenej s počítačovým videním a robotikou. Je to vidieť na počte odborných článkov, ktoré sa posielajú na tie najväčšie konferencie. Vlastne teraz riešime, čo s tým do budúcnosti.
V akom zmysle?
Na konferencie sa posiela až 10-tisíc článkov, ktoré musí posúdiť 30-tisíc recenzentov. Tento odbor zažíva obrovský boom a my musíme riešiť, ako to urobiť, aby bola zachovaná kvalita.
Čo všetko do toho boomu patrí?
Nielen 3D rekonštrukcie, ktoré robíme my. Je to generatívna umelá inteligencia, generovanie a spracovávanie obrázkov. Každý má dnes telefón, ktorý má v sebe zabudovaných niekoľko kamier a je tam mnoho algoritmov, o ktorých ani nevieme, že tam bežia.
Napríklad?
Keď upravujeme nejakú fotografiu, tu algoritmy vedia čokoľvek vylepšiť. Je to už skoro v každom biznise. V obrovskom množstve aplikácií má počítačové videnie uplatnenie.
Ako sa dá podľa vás dostať na vrchol v obore?
Je dôležité otvoriť sa spolupráci. Keď je človek uzavretý a robí nejaký svoj – akokoľvek dobrý – výskum, nemusí sa s tým vedieť presadiť. Človek musí byť vytrvalý, trpezlivý a otvorený novým možnostiam. Ďalej je potrebné vedieť výsledky dobre odprezentovať – predať ich.
Ako sa v propagácii svojej práce darí vám?
No, výskumné pracoviská v zahraničí sú dosť popredu. Snažia sa svoje výsledky propagovať. U nás to nie je zlé, ale je čo zlepšovať.
Aké to je, keď sa človeku vo vede a výskume nedarí?
Stane sa, že výskum zlyhá. Mnoho ciest, ktoré si vo vede človek vyberie, nikam nevedie a nie sú správne. Netreba sa vyhýbať novým nápadom, pretože vysoký risk vie priniesť vysoký zisk. Nemusíte ísť štandardnou cestou, kadiaľ idú všetci, je potrebné byť otvorení novým výzvam a neštandardným riešeniam, ktoré iní zavrhujú. Často je to však aj o šťastí.
Mali ste vy šťastie?
Mala, veľa, najmä na začiatku v problematike, ktorú som si vybrala.
Zostanete už pri nej?
Venujem sa tomu veľmi dlho a ona sa vyvíja. Zo začiatku som robila ten klasický prístup – pomocou matematiky riešiť geometriu kamier. Tam sa nám podarilo vyriešiť množstvo do tej doby nevyriešených problémov.
Veľa problémov, ktoré zostali nevyriešené, sa už nedá vyriešiť klasickými metódami. Musíme sa otvoriť novým prístupom. Neurónové siete prišli až neskôr a my ich teraz kombinujeme s klasickými matematickými prístupmi. Nemyslím si však, že zostanem pri tom, čo robím.
Prečo?
Nechcem odísť od aplikovanej matematiky, ale rada budem riešiť nové problémy. Napríklad teraz sa venujem bezpečnosti algoritmov. Doteraz to nikto neriešil.
Dáte mi konkrétny príklad?
Robot sa zlokalizuje v priestore na základe informácií, ktoré si vymieňa s nejakým serverom, kde je uložený 3D model priestoru samotného. Nikto nerieši, že sa môžu vymeniť súkromné dáta.
A čo teda riešite?
Riešime, ako udržať 3D model priestoru na serveri tak, aby keď sa do neho niekto dostane, nezistil, čo sa tam nachádza. Na druhej strane je potrebné, aby sa prístroj stále vedel zlokalizovať.
Foto: Unsplash/YoonJae Baik
To sa bavíme napríklad o robotickom vysávači?
Áno, ten si ukladá informáciu o vašom priestore, aby sa tam mohol pohybovať, avšak asi by ste ťažko chceli, aby sa vám naň niekto dokázal napojiť, hacknúť ho a videl 3D model toho, kde čo doma máte. Riešime teda, ako uložiť dáta tak, aby sa robot vedel v priestore zlokalizovať, ale aby nikto nevedel ukradnúť tieto súkromné informácie.
Čo vás na vašom odbore najviac baví?
Baví ma to, že stále riešim nové problémy. Nie je to stereotypné. Stále sa objavujú nové a nové výzvy. Baví ma vidieť aplikácie tých problémov. Robím algoritmy, ktoré sú „vo vnútri“ schované a baví ma vidieť, keď to niekto využíva v praxi, že sa to niekde používa, že je na tom postavený nejaký 3D rekonštrukčný systém. Alebo že sa to používa v dronoch na lokalizáciu iných dronov.
Baví ma skrátka vyriešiť niečo, čo predtým nikto nevyriešil. Keď sa to podarí, tak je to veľký adrenalín. Veľa takých problémov som vyriešila v noci.
Ste „sova“?
No, pustím sa jednoducho do riešenia a nedá mi to. Celú noc riešim problém a občas sa mi to podarí vyriešiť až ráno.
Váš partner pracuje v rovnakom odbore. Pracujete aj z domu? A ako sa vám darí oddeliť pracovný a súkromný život?
Myslím, že sme ešte neprišli na úplne ideálnu kombináciu. Je to dosť o vzájomnej tolerancii. Výhodou je, že jeden druhému rozumieme. Vieme, aký stres tá práca obnáša. Vieme tiež, ako sa vzájomne podporiť. Máme zaujímavé dialógy o problematike, môžeme spolu riešiť problémy, píšeme spoločné články.
Stane sa, že máte aj spoločné deadliny?
Áno, spoločne prežívame stres. Dnes ráno o deviatej sme mali deadline na jednu konferenciu a zároveň sme sa museli postarať o našu trojročnú dcérku. Snažíme sa na ňu ten stres neprenášať, no nie vždy sa to darí, nie vždy je to jednoduché.
Niekoľkokrát ste spomenuli konferencie. Jazdíte na ne s partnerom spoločne?
Áno, to je ďalšia výhoda. Obaja si užijeme tú pracovnú cestu a mesto, kde sa konferencia organizuje. Urobíme si výlet. Pokiaľ je to možné, predĺžime si to napríklad o deň a trochu si oddýchneme. Dcérku nám strážia rodičia a veľmi nám v tom pomáhajú. Tešíme sa, že už ju čoskoro budeme môcť brať so sebou. Dokonca už s nami aj raz bola a má prvú visačku z konferencie.
Aké máte plány do budúcnosti?
Rada by som viedla medzinárodné pracovné skupiny, to sa práve teraz buduje. Chcela by som tiež vidieť, ako sa naše matematické metódy zabudovávajú do neurónových sietí a bude tu fungujúce prepojenie.
Článok vyšiel na Forbes.cz. Autorkou je Julie Mahlerová.
