Dr. Amit Kale
Datenmanagement für KI
In science, you can say things that seem crazy, but in the long run they can turn out to be right. We can get really good evidence, and in the end the community will come around." - Geoffrey Hinton
Ich bin ein Principal Senior Expert in Computer Vision am Research and Technology Center in Indien. Meine Forschung lebt von dem Wunsch, umfangreiche Video- und Multisensordaten (Petabytes) organisieren und verwalten zu können, um auf dieser Grundlage die richtigen Daten für die Entwicklung von Algorithmen nutzbar zu machen. Hierbei spielen automatisierte Ansätze zur Auswahl der repräsentativsten Untergruppe einer großen Bildmenge eine Rolle, wie auch das Suchen und Finden relevanter Szenen in den gespeicherten Bildern. Unsere Forschung verfolgt mehrere Ziele, z. B. die Kosten bei der Gewinnung von Ground-Truth-Daten zu reduzieren, indem Redundanzen eliminiert und die Funktionsentwicklung und Prüfung unterstützt werden. Mit letzterer lassen sich Problemfälle identifizieren, bei denen die Algorithmen nicht gut funktionieren, und in der Folge können mehr solcher Fälle gesammelt oder künstlich erzeugt werden. Um all das zu erreichen, erforschen wir die Struktur und Repräsentationsleistung von Deep Convolutional Neural Networks. Wir entwickeln Mensch-Computer-Schnittstellen, die mit Deep-Learning-Ansätzen einhergehen, um eine einfache Handhabung durch die Endnutzer sicherzustellen.
Lebenslauf
- Forschungsleiter, Bildgebung und Computer Vision, Siemens Healthcare
- Assistant Research Professor, Universität Kentucky
- Promotion, Universität Maryland College Park
Ausgewählte Publikationen
Amit Kale (2004)
- Amit Kale, A. N Rajagopalan, A. Sundaresan, N. Cuntoor, A. RoyChowdhury, V Kruger, Rama Chellappa
- IEEE Transactions on Image Processing September 2004
- DOI: 10.1109/TIP.2004.832865
Samarjit Das (2012)
- Samarjit Das, Amit Kale, Namrata Vaswani
- IEEE Trans. on Image Processing
- DOI:10.1109/ICASSP.2007.366061
Venkata Gopal Edupuganti (2018)
- Venkata Gopal Edupuganti, Akshay Chawla, Amit Kale
- ICIP 2018
- DOI: 10.1109/ICIP.2018.8451753
Amit Kale (2006)
- Amit Kale and Christopher Jaynes
- Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision Pattern Recognition 2006
- DOI: 10.1109/CVPR.2006.30
Interview mit Dr. Amit Kale
Principal Senior Expert und Group Manager
Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Die wissenschaftliche Methode hat etwas Wunderbares an sich. Ein Problem zu identifizieren, den aktuellen Wissensstand darauf anzuwenden, seine Schwachstellen zu erkennen und gründlich darüber nachzudenken, wie man sie überwinden kann, ist eine bereichernde Aktivität. Es begeistert mich besonders, wenn mir während der Arbeit an einem Problem eine zufällige Entdeckung gelingt, die mein Vorgehen drastisch ändert und zu unerwarteten Erfolgen führt.
Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Ich halte Bosch Research für einen sehr spannenden Ort. Das gebündelte Wissen und die große Leidenschaft für Technologie machen Bosch zum führenden Anbieter von Mobilitätslösungen. Uns stehen umfangreiche Daten aus einer breiten Palette von Sensoren zur Verfügung, was die Grundlage zum Aufbau von herausragenden KI-Systemen ist. Zudem sind die Kollegen sehr aufgeschlossen und teamorientiert. Mit diesen drei Merkmalen – intellektueller Neugier, Datenverfügbarkeit und Offenheit – ist Bosch Research ein sehr attraktiver Arbeitsort für einen Forscher.
Woran forschen Sie bei Bosch?
Ich arbeite momentan im Bereich Datenmanagement für KI. Meine Arbeit umfasst Verfahren der intelligenten Datenkuration für diverse Aufgaben wie Objekterfassung, semantische Segmentierung usw.; intelligente Datenauswahlansätze, die aktives Lernen nutzen, um schwierige Beispiele zu identifizieren; Algorithmen für die flexible Suche und den Abruf von Bildern mithilfe zahlreicher Datenquellen, einschließlich Bildinformationen, Metadaten von komplementären Sensoren usw. Neben dieser Entwicklung von Algorithmen beaufsichtige ich auch die Entwicklung von benutzerfreundlichen Mensch-Computer-Schnittstellen im Austausch mit den Benutzern. Mit unserem Standort in Indien bringen wir zudem unsere KI-Expertise in das größte Offshore-Entwicklungszentrum außerhalb Deutschlands in Bangalore und unterstützen damit Boschs regionale Initiativen in Indien.
Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
KI-Algorithmen müssen in einer „Open Context“-Umgebung extrem zuverlässig und leistungsstark sein.Das heißt, dass die KI-Algorithmen von bestimmten Produkten vorab mit Daten trainiert werden müssen, die sogar die seltensten Situationen umfassen, mit denen die Produkte konfrontiert sein könnten. Dafür ist es wiederum erforderlich, enorme Datenmengen zu sammeln, die einhergehende Herausforderung der Speicherkosten zu bewältigen und diese Datenmengen zu durchsuchen, um die passenden Daten zu kennzeichnen.
Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu "Technik fürs Leben"?
Die Arbeit, die mein Team im Bereich intelligenter Datenauswahl leistet, hilft bei der Entwicklung von autonomen Systemen wie selbstfahrenden Autos oder Sicherheitssystemen und verbessert deren Leistung und Bezahlbarkeit. Unser Beitrag zur Suche und zum Abruf von Daten macht es Benutzern leichter, relevante und schwierige Bilder für ihre Algorithmen zu suchen, abzurufen und herunterzuladen. Dadurch wird autonomes Fahren sicherer.
Ihr Kontakt zu mir
Dr. Amit Kale
Principal Senior Expert und Group Manager
