English version
Svou výzkumnou činností firma prošlapává nové cesty a daří se jí propojovat vlastní přístupy napříč zdánlivě nesouvisejícími obory. I díky tomu se dnes už devatenáctihlavý start-up zařadil v roce 2020 do českého žebříčku nejrychleji rostoucích technologických firem Deloitte Fast 50.
Začněme tedy s tím, co vlastně Gauss Algorithmic dělají. Zejména po náročném pandemickém období firmy touží posunout se z místa, zajistit si výhodu na trhu, být efektivnější. Jenomže často nevědí, jak na to. A právě zde přichází chvíle pro profesionální práci s daty.
„Každá firma má svoje cenná data, která se dají přetavit v úspěchy a efektivnější řízení. Jen je potřeba vyčistit zrno od plev – vybrat opravdu cenná, relevantní data – a chytře vymyslet, jak je využít,“ vysvětluje princip služeb Gauss Algorithmic, CEO Johnson Darkwah. Odborníci z jeho týmu zkoumají všechny jevy – typicky třeba to, co vede zákazníky k nákupu.
Podle toho pak naučí algoritmy pracovat tak, aby se minulé úspěchy mohly opakovat i v budoucnu. Jednoduchý princip navíc firma nabízí s velkou přidanou hodnotou: výstupy z dat umí zákazníkům srozumitelně interpretovat a nezalekne se ani experimentů v netradičních oblastech.
Když máte chuť na hamburger
Jedním z takových příkladů může být třeba práce pro francouzskou síť restaurací s rychlým občerstvením. „Našemu zákazníkovi pomocí aplikace ukazujeme, co se aktuálně v restauraci děje. Jak budou vypadat následující hodiny provozu, jestli budou přicházet lidé a jestli budou jíst hamburgery,“ vysvětluje Johnson Darkwah.
Nejedná se přitom o věštění z křišťálové koule. Restaurace totiž mají roky historických dat. Při jejich správném využití se dá zjistit, jak se lidé chovají v určitých sezónách, co dělají při změnách počasí a také to zásadní: jak to všechno ovlivňuje jejich chuť dát si hamburger.
Předpokladem úspěchu je čištění dat. „Špinavá data“ ve firmách mohou vést k chybám – nejen vizuálním (třeba na webových stránkách), ale i k fatálním rozhodnutím manažerů. „Nejhorší data jsou typicky ta, která nevydal stroj. Jako když někdy někdo vyplnil do excelové tabulky svoje subjektivní dojmy,“ říká Darkwah.
Dodává přitom, že strojové čistění jen simuluje chování člověka. Učivem pro čistící algoritmy jsou totiž opět historické rozhodovací procesy lidí z masa a kostí. Stroj dokáže vyhodnotit, jaké výsledky z jednotlivých lidských rozhodnutí vzešly, a na základě toho rozhodnout – stejně nebo jinak, každopádně správně.
Využití big data ve skutečném světě
Ačkoliv zní podobné přístupy běžnému člověku jako hudba daleké budoucnosti, principem je smysluplné využití strojového učení v současném reálném světě. V Gauss Algorithmic se přitom nesoustředí na jeden specifický obor. Naopak – rádi přenášejí své know-how napříč obory a přizpůsobují ho novému prostředí – třeba ve zdravotnictví. Tam se nově zaměřují na oblast telemedicíny – tedy možnosti předvyšetřit pacienta pomocí algoritmů na dálku.
Lékař by pak na základě dat rozhodl, jestli si pacienta zavolá nebo ho rovnou pošle ke specialistovi. A s trochou nadsázky – v případě lékařského vyšetření se pořád jedná o stejný princip jako v případě hamburgerů. „Lékaři udělali při vyšetřování podobná rozhodnutí v historii tisíckrát. A ta základní myšlenka je převést tato data do stroje. Díky tomu celý proces urychlit a v případě potřeby dostat pacienta ke specialistovi co nejdřív,“ vysvětluje Darkwah.
Algoritmy mají zajímavé využití i v ve virtuálním prostředí. Například snímání pohybu může velmi dobře posloužit k převedení „postavy“ do digitálního světa. Pro Gauss Algorithmic se tu opět kříží dva zdánlivě nesourodé obory: videoherní průmysl se zdravotnictvím.
Chytré algoritmy, které vytvářejí postavy her, totiž můžou suplovat jednu z možností diagnostiky poruch pohybového aparátu. Při sledování pohybu člověka by analyzovaly správnou chůzi či chůzi s defektem. „Tohle je přesně to, co nás na naší práci nejvíc baví. Naučit se novou metodiku v jednom odvětví, a pak ji přenést do prostředí zdánlivě cizího, kde může zase pomáhat,“ říká s úsměvem Darkwah.
Chceme herní průmysl zbavit monotónních úkolů
Stejně jako umějí čistit data ve firmách, můžou svoji pomoc nabízet třeba vývojářům her. Například zmiňovaný systém snímání postavy je typicky hodně chybový. Aby byl výsledný obraz co nejvěrnější, stráví vývojáři her nad čištěním animací stovky hodin. Odborníci z Gauss Algorithmic dokáží rutinní práci člověka nahradit strojem.
Svoji pozornost od postprodukce obrazu pomalu zaměřují také směrem k postprodukci zvuku. Pomoc strojového učení v této oblasti by mohla být další z možných položek v portfoliu Gauss Algorithmic.
V současnosti totiž pálí herní společnosti spoustu času s herci při namlouvání stále nových verzí textů. „Pokrok v jazykových technologiích šel dopředu. V současné době proto zkoumáme efektivnější varianty. Herec by namluvil jen testovací scénář tak, aby se pokryly všechny možné hlasové tóniny a nahrávka měla potřebnou barvitost. Tím pak nakrmíme stroj, který by hlasem herce načetl všechny verze scénářů,“ slibuje si Darkwah.
Vlastní výzkum přenáší Gauss Algorithmic napříč obory
Kromě nových, netradičních klientů se v Gauss Algorithmic starají i o klienty z tradičních odvětví – především o mobilní operátory a banky. Jednou z nich je i druhá největší švýcarská banka Credit Suisse. Velké zákazníky mají i jinde po světě: v Singapouru, v USA nebo v již zmiňované Francii. Jak se stane, že malá firma z Brna dostává zakázky od velkých zahraničních společností?
Gauss Algorithmic nabízí velkou přidanou hodnotu – vlastní výzkum. „Je jen hrstka firem, která si dovolí jít do neznáma. A my chceme být jednou z nich. Klient k nám může přijít se sebedivočejším nápadem. Nejsme experty ve všech oblastech, ale výzkumný přístup nám pomáhá zhodnotit, jestli má smysl se do dané věci pouštět nebo ne,“ vysvětluje Darkwah.
Nejsme na to sami
Gauss Algorithmic je mladou, nebojácnou firmou, která se nebojí nových výzev. Podle Johnsona Darkwaha je to i díky partnerům, se kterými je firma od začátku propojená. Gauss vyrostl s podporou lead investora – investiční skupinou Natland.
„Dostali jsme se do další fáze, začali růst výrazně rychleji a spolu s Natlandem a jeho týmem pracujeme na další etapě vývoje firmy,“ říká Darkwah. Podporu získal Gauss už před několika lety také od JICu. Pravidelně se účastní akcí, kde se potkává s potenciálními klienty i možnými partnery. „Občas si jen zavoláme a řekneme, co je nového, co se děje. Je to o lidech, kteří tam pracují. Člověk cítí, že mají snahu vytvořit dlouhodobý vztah, a to pomůže obzvlášť v dobách, kdy se budou řešit důležité věci,“ slibuje si Darkwah.
Za oběma subjekty podle něj stojí zkušené týmy, které dokáží podpořit, propojit a především věří cestě, po které Gauss Algorithmic kráčí. „Tak se pak každý další byznys staví o mnoho lépe,“ uzavírá Johnson Darkwah.
