Dimitrios Papadopoulos

Projekttitel

ACHiLLES: ACtive Human Labeling and LEarning Systems for deeper human-AI collaboration

Hvad handler dit projekt om?

Den utrolige stigning i computersyn og i kunstig intelligens i løbet af det sidste årti er blevet drevet frem af brugen af deep learning-modeller og oprettelsen af datasæt med flere millioner kommenterede billeder. Akilleshælen for avancerede modeller er behovet for enorme mængder data manuelt og passivt annoteret af mennesker for at give etiketter til dem. Denne procedure er et af de vigtigste trin i en maskinlæringspipeline og er kedelig, dyr og følsom over for støj. Målet med ACHiLLES-projektet er at etablere et dybere menneske-maskine-samarbejde for alle stadier af læringspipelinen: For det første vil mennesker assistere maskiner ved at levere etiketter iterativt, og for det andet vil maskinerne hjælpe mennesker, mens de annoterer billeder for aktivt at træne mennesker og for at forhindre menneskelige mærkningsfejl.

Hvordan opstod din interesse for dit forskningsfelt?

Jeg er vokset op med at elske matematik og alt relateret til tal, siden jeg var et lille barn. Det spillede min mor som matematiker nok en rolle i. Jeg opdagede også fotokunsten meget tidligt i mit liv, som er min fars erhverv, og siden er det blevet en af mine største hobbyer. Derfor var det uundgåeligt, at jeg ville forelske mig i computersyn, som er det felt, der grundlæggende kombinerer billeder og matematik. Jeg var meget heldig at opdage computersyn midt i mine bachelorstudier, da jeg arbejdede på mit allerførste visionsprojekt. Jeg fandt det straks meget spændende og interessant på grund af de fantastiske applikationer og deres indflydelse i samfundet. Dette er grunden til, at jeg besluttede at forfølge en ph.d. inden for dette felt og fortsætte med at arbejde i samme forskningsretning indtil nu.

Hvad er de forskningsmæssige udfordringer og perspektiver ved dit projekt?

Hovedmålet med ACHiLLES-projektet er at etablere et dybere menneske-maskine-samarbejde for computervisionspipelines, hvor mennesker og maskiner vil samarbejde på alle trin af læringspipelinen. Hovedudfordringen ved dette projekt er, at udover de metodiske tilgange, som vi vil foreslå, sigter vi mod at validere dem i praksis og vise deres anvendelighed i virkelige scenarier. For at gøre dette planlægger vi at gå ud over standardevalueringsskemaerne for simulerede eksperimenter og udføre crowdsourcing-eksperimenter med rigtige menneskelige annotatorer.

Hvilke perspektiver vurderer du selv, at din forskning på sigt kan have for det omgivende samfund?

Vi lever i en spændende æra for computersyn og kunstig intelligens generelt med fantastiske applikationer og fantastiske gennembrud. I dag bygger vi overvågede deep learning-modeller, som vi anvender til at løse flere problemer i vores samfund lige fra at forstå scener til at bygge biler, der kan køre autonomt til at have applikationer i fjernmåling, der kan hjælpe os med at håndtere flere miljøproblemer som klimaændringer eller genbrug. Jeg forventer, at ACHILLES-projektet vil gå ud over computervision på lang sigt og vil hjælpe med at løse et stort problem med de avancerede modeller, som er den dyre og fejlbehæftede mærkningsprocedure.

Hvad vil det betyde for din forskerkarriere, at du indgår i Sapere Aude-programmet?

Det er en stor ære at modtage Sapere Aude-bevillingen. Bevillingen vil give mig en unik mulighed for at etablere min forskningsgruppe i Danmark og forske på højeste niveau inden for computervision. Jeg glæder mig til fortsat at vokse som forsker og forskningsleder og styrke mit internationale netværk. Sapere Aude vil sætte mig i stand til at fortsætte mine forskningsretninger og søge andre danske og europæiske støtteordninger i fremtiden.

Lidt om mennesket bag forskeren

Jeg kommer fra Grækenland, og jeg voksede op der. Efter mine kandidatstudier flyttede jeg til udlandet for at forfølge min ph.d., og indtil videre har jeg boet i flere lande, herunder Storbritannien, Schweiz, USA og selvfølgelig Danmark. Jeg elsker at rejse, hænge ud med venner, spille spil og skak. Om vinteren kan jeg godt lide at stå på ski, og om sommeren kan jeg godt lide at bruge lidt tid hvert år på smukke og isolerede steder og strande i Grækenland uden bærbar computer, mobiltelefon eller internetadgang.