تسليط الضوء على الموظفين: ألكسندر كيميافي

مرحباً ألكسندر، بصفتك أحد مهندسي البرمجيات الثمينين في شركة Dedrone، هل يمكنك أن تخبرنا المزيد عن أنشطتك اليومية؟

قد تتنوع حياتي اليومية في شركة Dedrone وتتضمن العديد من الأمور، ولكنني أبدأ يومي باجتماع يومي مع فريق الرؤية الحاسوبية. وهذا يمنح فريقنا وقتًا لمزامنة مشاريعنا، مما يتيح لنا معالجة العوائق التي تعترض طريقنا وطرح الأسئلة، مما يضمن أننا نعمل بأكبر قدر ممكن من الكفاءة.  

بعد ذلك، أقضي جزءاً من يومي في التخطيط للمشاريع المستقبلية والخطط البحثية لفريق الرؤية الحاسوبية. فالمشاكل التي نعالجها تتطور يومياً، لذا من المهم التخطيط الفعال للأبحاث التي سنقوم بها كفريق لمعالجة هذه المشاكل. ثم أقضي ما تبقى من يومي في البحث في نماذجنا أو تطوير التعليمات البرمجية لتمكين البحث في النماذج. ويتضمن ذلك تطوير وبحوث بنيات شبكتنا العصبية، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بشأن ما يجب أخذه من مجموعة بياناتنا والبيانات التي يجب تنظيمها، وإضافة ميزات إلى برنامج الفيديو الخاص بنا، وزيادة كفاءة الاستدلال على الفيديو.  

ما الذي يعجبك أكثر في العمل في Dedrone؟

إن أفضل جزء في العمل في شركة Dedrone هو الأشخاص الذين أتفاعل معهم بشكل يومي. كل شخص في Dedrone لديه مجال خبرته الخاصة، ومن المثير أن تتعلم منهم ومن مجالات تخصصهم. علاوة على ذلك، فإن المشاكل التي نحلها في Dedrone تمثل تحدياً كبيراً مما يجعل العمل سريع الخطى ومثيراً.  

أخبرنا عن أفضل مهمة قمت بها أثناء عملك في ديدرون ولماذا كانت رائعة للغاية.  

كانت أفضل مهمة قمت بها هنا في شركة Dedrone هي قيادة البحث والتطوير في Pythagoras 1. وقد تطلب ذلك إصلاحًا شاملًا لكيفية عملنا في Dedrone في مجال الرؤية الحاسوبية. تضمن هذا الإصلاح الشامل ترقية كيفية حصولنا على بياناتنا، وهندسة خطوط أنابيب جديدة وفعالة للتعامل مع ملايين الصور للتدريب، والبحث عن بنية شبكة عصبية داخلية جديدة، وأخيرًا، الاستفادة من أحدث التقنيات لتسريع عملية الاستدلال على الحافة.  

كانت عملية البحث والتطوير سريعة الوتيرة وتضمنت الاستفادة من أحدث ما توصلنا إليه لتطوير هذا النموذج. كانت رؤية هذا النموذج يتحقق والتحسينات التي أدخلها على المنتج مُرضية ومثيرة للغاية. أنا فخور للغاية بما أنجزناه في فترة زمنية قصيرة نسبيًا.

ما هو برأيك أهم عنصر في أمن المجال الجوي قد لا يفهمه الناس؟  

أعتقد أن الناس لا يدركون النطاق الحقيقي للمشكلة. فالهواء مليء بأهداف أكثر بكثير مما تتوقع. وللكشف عنها، نستخدم مجموعة واسعة من أجهزة الاستشعار التي ترتبط جميعها بأخطاء خاصة بها. قد تكتشف أجهزة استشعار مختلفة أيضاً نفس الهدف - يجب دمج هذه المستشعرات معاً خوارزمياً لتوفير صورة واضحة للمجال الجوي. فيما يتعلق بالرؤية الحاسوبية، هناك مجموعة كبيرة ومتنوعة من الأهداف الجوية والمشاهد التي يجب أن يكون كاشفك قويًا أيضًا. ولمواجهة هذه التحديات، تحتاج إلى محرك دمج قوي وفريق تعلّم آلي رائع، ولحسن الحظ، تمتلك شركة Dedrone محركاً قوياً. المشكلة ليست بسيطة، وهي تتطور باستمرار.

خارج نطاق عملك مع ديدرون، ما الذي تستمتع به في وقت فراغك؟

أحب حقًا العمل الذي أقوم به، لذلك أستمتع في وقت فراغي بمواكبة أحدث الأبحاث في مجال التعلم العميق. كما أستمتع أيضاً بالعمل على المشاريع الجانبية، والمشي لمسافات طويلة وممارسة الرياضة، والتواصل الاجتماعي مع الأصدقاء! وعندما أستطيع، أحب مساعدة والديّ في الاعتناء بكلبهما اللطيف آيفي.

‍