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Kanishk startete als Werkstudent bei Sereact und faszinierte das Team mit seiner Leidenschaft für Mathematik. Er schrieb seine Masterarbeit und wurde ein festes Teammitglied. Erfahren Sie in diesem Interview mehr zu seiner Motivation und wie er abschaltet.
Ich entwickle selbstlernende Deep-Learning-Modelle, die ohne manuell erstellte Labels auskommen. Bei diesem Ansatz geht es darum, erklärbare mathematische Grundlagen für die Optimierung zu schaffen, was intensives Nachdenken und Brainstorming erfordert. Es ist interessant zu sehen, wie die Modelle während des Optimierungsprozesses neue mathematische Modelle entwickeln und bestehende Modelle vereinfachen.
Vor kurzem habe ich ein Paper für eine sehr renommierte wissenschaftliche Konferenz eingereicht. Darin wird eine bahnbrechende Methode für das Training von Deep-Learning-Modellen vorgestellt, die eine außergewöhnliche Generalisierung von Objektdarstellungen in Bildern ermöglicht. Diese neue Methode reduziert die Rechenressourcen erheblich mehr als das ursprünglich vorgeschlagene System, was ihre außergewöhnliche Effizienz unterstreicht. Diese Leistung ist ein Highlight in meiner Karriere.
Keine bestimmte Person. Am liebsten würde ich mich mit den Professoren unterhalten, die mir die theoretischen mathematischen Grundlagen intelligenter Systeme beigebracht haben, und lernen, besser mathematisch zu denken.
Ich male Bilder im Renaissance-Stil, was mich länger beschäftigt, da es viele feine Details zu berücksichtigen gibt. Außerdem grille ich gerne und spiele Fußball.
Ich brauche keine, da sie mit zusätzlichen Verantwortlichkeiten einhergehen (Zitat Onkel Ben aus Spiderman)
Es ist motivierend zu sehen, wie meine Modelle und Algorithmen durch Robotik in der realen Welt zum Leben erweckt werden. Da ich einen Hintergrund in der Robotik habe, reizt mich die Herausforderung, KI mit Robotik zu kombinieren, um praktische Probleme zu lösen. Diese interdisziplinären Herausforderungen motivieren mich, auch außerhalb der Arbeitszeit zu lernen und mich über die neuesten Methoden auf dem Laufenden zu halten. Dieser kontinuierliche Lern- und Anwendungsprozess hat wesentlich zu meiner beruflichen Entwicklung beigetragen.
Die Bierkiste und die Flasche Aperol im Kühlschrank (es ist Sommer).
Eines Sonntags war ich müde vom Fußballspielen und sehnte mich nach einer Flasche kaltem Wasser aus dem Kühlschrank. Meine Faulheit brachte mich jedoch dazu, über die Entwicklung von Robotern mit künstlicher Intelligenz nachzudenken, die mir helfen könnten. In letzter Zeit habe ich mich für die Anwendung großer Sprachmodelle wie PickGPT begeistert, die visuelles Szenenverständnis mit Robotik kombinieren, um verschiedene Aufgaben zu bewältigen. Diese Begeisterung hat in mir den Wunsch geweckt, tiefer in dieses Gebiet einzutauchen, mit dem Ziel, eine Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) zu entwickeln und einen Roboter zu bauen, der mir ein Getränk aus dem Kühlschrank holen kann.