Аз съм Григор Гачев. Докторант към Технически университет – София, тема „Моделиране на невронни мрежи“. Завършил съм медицина, медицинска информатика и училището на живота. Последното се състоеше от:
– няколко години работа като лекар по различни болници, ТПК-та и т.н.;
– 6 години работа като лекар-специалист в БАН – първо в Институт по мозъка, след закриването му – в Институт по физиология;
– 1 година работа из частни фирми като логистик, оператор, ИТ специалист;
– 21 години работа в собствена ИТ фирма;
– и през това време всякакви допълнителни работи – превеждане на книги, консултации по ИТ сигурност за големи фирми, безплатни здравни консултации за който има нужда, популяризиране на науката…
Накратко – широк опит. Казват, че бил полезен за научния предприемач. 🙂
Моята научна работа… Съвременният изкуствен интелект се базира предимно на невронни мрежи (НМ). Някои съвременни вече имат възхитителни постижения – диагностика на рак, разпознаване и генериране на образи… Подобряването на работата им би донесло още успехи, в тези и други области.
Използваните в съвременните невронни мрежи алгоритми не са оптимални за изпълнение върху съвременните типове изчислителен хардуер. Създаването на специализиран за тях хардуер има потенциал за облекчаване на проблема, но може да извърви само част от пътя. Другата може да бъде извървяна само чрез нагаждане на алгоритмите към естествените силни страни на този хардуер.
Затова разработката на по-оптимални към хардуера алгоритми ме привлече като перспективна насока за подобряване на невронни мрежи, и оттам на изкуствения интелект (ИИ). Натъкнах се на няколко интересни идеи. Една от тях се оказа много ефективна, и в момента търся как да я реализирам като бизнес.
Моята въздействаща бизнес идея…Изукуственият интелект е бъдещето. В науката, медицината, ежедневието, бизнеса.
По-добър изкуствен интелект означава по-добро бъдеще за всички нас. И смятам, че имам инструмента да го направя много по-добър.
Моят продукт е алгоритъм, който позволява работата на невронни мрежи да се реализира върху специализиран изчислителен хардуер много ефективно. При мрежи в процес на обучаване производителността надхвърля най-добрите съществуващи образци в пъти, често до десетки пъти. При вече обучени мрежи, използвани в практиката, производителността надхвърля най-добрите съществуващи сега образци хиляди до десетки хиляди пъти.
Този алгоритъм може да бъде приложен в проектиране и производство на специализиран изчислителен хардуер навсякъде, където се използват или ще се използват невронни мрежи. Като се има предвид, че това в близко бъдеще се очаква да е почти навсякъде, базиран на тази идея бизнес би бил в много добра позиция за пазарни успехи.
Проблемът, който решавам…Съвременните невронни мрежи изискват огромни изчислителни ресурси и немалко енергия за постигане на добри резултати.
Моят алгоритъм би позволил същите резултати да бъдат постигани с много пъти по-малко изчислителни ресурси и енергия. Или пък при същите ресурси и енергия да се постигат резултати, които сега са в сферата на научната фантастика.
Уникалното в моята разработка е увеличението на производителността, което тя е в състояние да даде на невронните мрежи.
Технология, която може да качи производителността им 2 пъти, би била съществено предимство на пазара. Ако може да я качи 10 пъти, би била потенциално способна да революционизира пазара и да изведе от употреба сега съществуващите технологии. Моята разработка може да качи тази производителност хиляди до десетки хиляди пъти.
Важно нейно предимство е подобреният потенциал за опазване на личната тайна. Сега масово се предлагат ИИ услуги, които изпращат информацията на клиента към централни сървъри извън негов контрол, и с това често се злоупотребява. То се оправдава с необходимостта от голяма изчислителна мощност за качествени резултати.
Моята разработка би позволила качествени резултати да се получават и от далеч по-маломощни ресурси, които могат да бъдат локални или дори да се съдържат изцяло в закупена от клиента техника. Това стеснява обхвата на споделяне на лична информация извън контрола на собственика ѝ.
Моите клиенти са всички, които произвеждат или ще произвеждат, разработват, лансират и/или преподават продукти, съдържащи ИИ елемент – т.е. невронни мрежи. Включително продукти, които със сегашните технологии не са възможни, но с моята са.
Моят екшън план предвижда…
1. Патентоване на идеята – без защита на интелектуалната собственост е нереалистично да се създаде бизнес на нейна база.
2. Създаване на бизнес начинание, потенциално с още един-двама съоснователи. Търсене на първи инвеститори, с чието финансиране да започне работата, и на основни кадри.
3. Търсене на още инвеститори. Наемане на основни кадри. Започване на разработването на библиотека от схемотехнически блокове за НМ обработка, базирана на тази идея. Успоредно с това и като тестова система за него – започване на разработването на демонстрационен прототип на специализирана за НМ обработка по моя алгоритъм интегрална схема.
4. Продължаване на търсенето на инвеститори. Наемане на кадри от второ ниво. Работа по библиотеката блокове и демонстрационния прототип. Първи опити за стандартизиране на описания на НМ. Първи контакти с потенциални клиенти – предлагане на информация какъв продукт се разработва, как върви работата.
5. Достигане до демонстрационен прототип. Контакти с потенциални контрагенти – изясняване на потенциални договорни условия, производствени цени и капацитети. Назначаване на специалисти по контакт с клиенти. Контакти с потенциални клиенти – демонстрации. Предлагане на различни модели на сътрудничество – дизайн и производство на схеми, дизайн на схеми без производство, лицензиране на технологията за дизайн, други, по желание на клиента. Проучване кои от тях (или други) биват предпочитани от клиентите. Дообогатяване на библиотеката схемотехнически блокове, до първи официални версии. Започване на разработка на софтуер за дизайн на чипове на нейна база, по стандартизирани описания на невронни мрежи. Избор на подходящ модел за корпоративно управление на този етап. Дефиниране пред персонала на ESG аспекти и аспекти на „отговорен бизнес“ в управлението.
6. Сключване на първи договори с клиенти. Развиване на фирмата в насоката, показана от предпочетените от клиентите модели – кадри, условия и т.н. Създаване на фирмено звено, което да конвейеризира работата по все по-оптимални и разнородни демонстрационни прототипи, и на звено, което да ги демонстрира пред клиенти. Дообогатяване и изчистване на библиотеката схемотехнически блокове. Активна работа върху софтуера за дизайн на чипове на нейна база. Опити за дефиниране на стандартизирана таксономия и модели на НМ, които да позволят библиотеката и софтуерът да бъдат добре издържани. Преценка на необходимостта тези модели да бъдат защитени като интелектуална собственост. Преценка на възможността библиотеката и софтуерът да бъдат предлагани безплатно за некомерсиални цели. Преценка на възможността кодът им да бъде отворен в максималната степен, която не би навредила на интересите на бизнеса. Създаване на модел на корпоративно управление, който да е едновременно достатъчно надежден и достатъчно гъвкав. Преценка кои аспекти от него е нужно да бъдат формализирани. Официално въвеждане на ESG и „отговорен бизнес“ аспекти в управлението.
7. Активна работа с клиенти. Доразвиване на фирмата в насоката, показана от техните предпочитания. Търсене на разширяване на портфолиото ѝ в насоки, доразработвани от нас. Предлагане на стандартизирани модели и таксономия на НМ, които позволяват на клиентите да използват продуктите ни удобно и с висока производителност. Поддържане чрез бързо развитие на технологично превъзходство пред потенциалната конкуренция, дори ако такава не е успяла да се създаде (забавянето рискува нейно създаване). Потенциално създаване на конкуриращи се вътренофирмено развойни звена и на механизъм за максимална ефективност на конкуренцията им. Потенциално създаване на конкуриращи се звена и в други сфери на фирмената дейност, където е постижимо това да е от полза.
8. Рекапитулация на постигнатото. Създаване на модел на бизнеса, позициите му и неговите потенциали за развитие. Създаване на стратегически план за развитие. Създаване на механизъм, който да следи за разминавания на този план с актуалната ситуация, и за корекции с различна перспектива в него при нужда. Създаване в рамките на плана на рамка за вътрешнофирмени микропроекти по инициатива отдолу и за оценка на постиженията и потенциала им, с цел разширяване на бизнеса в нови направления. Създаване на механизъм за идентифициране на отмиращи направления и навременно използване на изходни стратегии в тях. Коригиране при нужда на модела за корпоративно управление с цел постигане на оптимално и гъвкаво при нужда съчетание от скорост и стабилност на развитие, краткосрочна и дългосрочна ефективност.
Най-много се гордея с убедеността, че знанието е ключ към успеха. Всичко друго, дори най-оптималните алгоритми и успешни бизнеси, е въпрос на достатъчно работа.
В науката мечтая да постигна неща, които да накарат хората да я уважават и да ѝ вярват. Напоследък престанаха, и последствията от това за тях и за околните им не са никак хубави. Колкото повече успяват приложенията ѝ в практиката, и колкото по-открито се сочи това като нейно постижение, толкова повече ще се връща доверието в нея.
Моето бъдеще като предприемач в науката се надявам да тръгне от този курс и конкурс. 🙂
Кои са другите участници в Предприемачи в науката 2021 - тук.