Инженер по роботика и изкуствен интелект, който изгражда Physical AI — интелигентни системи, които възприемат, разсъждават и взаимодействат с физическия свят. Съосновател и технически директор на RoboRecs.
Софтуер, който трябва да е прав само върху бенчмарк, е друга дисциплина от софтуер, който трябва да е прав върху хардуер, в помещение, което никога не е виждал, и то от първия път. Physical AI е второто и точно това ограничение оформя всичко по-долу.
→ Устойчивостта е по-важна от резултатите на бенчмарк. Модел, който е с два процента по-добър върху тестово множество и непредвидим върху реален хардуер, не е подобрение. Разработването на изкуствен интелект за медицинско изделие ме научи, че интересните откази са тези, които никога не се появяват във валидационната извадка.
→ Калибрирането не е бележка под линия. По-голямата част от разликата между изследователски резултат и работещ продукт е измерването: да знаеш какво реално отчита сензорът ти, как се отклонява във времето и какво мълчаливо предполага моделът ти за него. Тази работа е неефектна и именно от нея идва надеждността.
→ Въплътеността (embodiment) променя задачата. Агент, който може да действа, трябва да разсъждава за последици, които не може да върне назад. Възприятието, разсъждението и управлението престават да бъдат отделими модули в мига, в който в контура има тяло, и целият смисъл е да бъдат проектирани като една система.
→ Изследването става продукт при контакт с хардуера. Преминаването от статия към внедрена система не е имплементационен детайл. То е по-голямата част от работата и точно там се вземат истинските проектантски решения.
→ Проектирай за средата, в която реално ще внедряваш. Сложна, неструктурирана, зле осветена, само частично наблюдаема. Да проектираш за чистия случай и да укрепваш след това е сигурен начин да построиш нещо, което никога не проработва докрай.
Създадено да се адаптира, проектирано да решава.
Свържете се с менДва продукта в реална експлоатация, в два много различни сектора — и при двата става дума за превръщането на трудна техническа задача в нещо, което хората наистина могат да ползват.
Егоцентрични мултимодални данни от човешки демонстрации за Physical AI
Фундаменталните модели за хуманоидни роботи имат нужда от милиони часове данни за манипулация. Отворените данни в момента са около пет хиляди часа. RoboRecs запълва тази празнина със запис от сензори на главата и китките, който заснема задачите от гледната точка на оператора — същата гледна точка, която ще има и роботът — в RGB, дълбочина, IMU, звук, поза и сила. Данни под юрисдикцията на ЕС, събирани съгласно GDPR и Акта за изкуствения интелект.
Количествено-стойностни сметки за българския строителен сектор, за десет минути
Остойностяването в строителството у нас все още върви на таблици и на око. Buildly генерира онлайн пълна количествено-стойностна сметка (КСС) от библиотека с над 4000 СМР позиции по реални пазарни цени и я довежда до оферти и фактури. Различен сектор от роботиката, но същата инженерна задача: бавният ръчен процес на един експерт да бъде заменен с нещо надеждно и бързо.
Аз съм инженер по роботика и изкуствен интелект с MSc от EPFL, фокусиран върху Physical AI. Изграждам интелигентни системи, които възприемат, разсъждават и взаимодействат с физическия свят. Опитът ми обхваща роботика, компютърно зрение, машинно обучение и внедряване на системи в реални условия, в областта на медицинската образна диагностика и автономните системи.
В SamanTree Medical разработих алгоритми за оценка на качеството на изображения за хистологични скенери, на пресечната точка между компютърното зрение, машинното обучение и калибрирането на медицински изделия. Разработването на изкуствен интелект за медицинско изделие ме научи колко важни са устойчивостта, надеждността и системите, които работят последователно извън лабораторията.
В момента съм съосновател и технически директор на RoboRecs, където изграждаме егоцентричните данни от човешки демонстрации, от които базовите модели на хуманоидните роботи имат остра нужда. Интересуват ме задачите на границата между изкуствения интелект, роботиката и внедряването в реални условия, с акцент върху превръщането на изследванията в системи, които работят надеждно в сложна среда.
Експертизата ми обхваща Physical AI, роботно възприятие, компютърно зрение, обработка на изображения, дълбоко обучение, роботика, Python, C++ и проектиране на интелигентни системи.
Роден и израснал в София, България, с академичен и практически опит в Швейцария, Мексико, Вашингтон, Хага и Китай. Преподавал съм математика, числен анализ и роботика в EPFL и четири поредни години съм водил клубове по роботика за деца.
Основах Асоциацията на българските студенти в Лозана (ABSL) — първата организация от този тип за българи в швейцарска академична среда — и бях неин председател пет поредни мандата, изграждайки общност от над 100 членове от EPFL, UNIL и HEC Lausanne.
Винаги съм отворен за контакти и съвместна работа с инженери, основатели и изследователи, които изграждат следващото поколение Physical AI и интелигентна роботика.
Обучен в институции с международен прием, строги стандарти и задачи, в които направеното трябваше реално да работи.
От международни олимпиади по роботика до дипломатически форуми — състезания и разработки на световно ниво.
Инженерна компетентност, приложена към системи, които трябва да работят върху реален хардуер.
Медицинска образна диагностика, автономни системи и преходът от изследователски резултат към нещо, което работи надеждно.
Инженерни решения на реални проблеми — от медицинската образна диагностика до автономната роботика.
За един инженер научаваш също толкова от това, което прави, когато никой не го оценява.
Винаги съм отворен за контакт с инженери, основатели и изследователи, които изграждат следващото поколение Physical AI и интелигентна роботика.