10 spørsmål med Kristoffer Gjerde
Lurer du på hva man kan gjøre etter studiet?
Vel, bli kjent med Kristoffer Gjerde, tidligere leder av BRAIN NTNU som ble uteksaminert i 2021 med mastergrad i Datateknologi med spesialisering i kunstig intelligens.
I løpet av studietiden har Kristoffer hatt internships i Equinor, Cisco og Cognite, samt hatt en deltidsstilling som Machine Learning Engineer i NablaFlow som han skrev masteroppgave for. Videre var han på utveksling til University of California San Diego (UCSD) på 4.året. Nå har Kristoffer startet et nytt kapittel i livet sitt som Software Engineer i Cognite fulltid, der han jobber i Disruptive MVP teamet. Her jobber de med det nyeste av teknologi til industrien, hvor hovedfokuset for øyeblikket er robotikk og Computer Vision. En av robotene vi jobber mye med er Spot fra Boston Dynamics, og tester den i forskjellige “use caser” i industrien.
På fritiden er Kristoffer glad i trene, lese bøker og meditere.
Fun fact om Kristoffer er at han har allerede i 2021 lest 31 bøker. Her anbefaler han The Wim Hof Method av Wim Hof og Genius Makers av Cade Metz.
1. Når/hvordan oppstod interessen innenfor programmering og AI?
Jeg startet ikke å programmere før jeg hadde kommet på NTNU, så Python og Java var helt ukjent. Sommeren før jeg startet husker jeg at jeg skulle prøve å sette opp egne nettsider, og forestilte meg egentlig at det var dette jeg kom til å holde på med på NTNU. Der tok feil 😅
Når vi skulle starte i tredje klasse var da jeg begynte å vurdere om AI var noe jeg ville lære mer om. Så langt hadde hørt om dette på film og lest kort om i bøker, men alt var fortsatt veldig abstrakt og ukjent. Da tenker jeg på filmer som Ex Machina, Chappie, Transcendence og Her, for å nevne noen.
Dette var også året BRAIN NTNU ble dannet, jeg startet å bli med på eventene, og ble etter hvert også med å arrangere dem. Med tiden vokste bare interessen for å lære mer om AI mer og mer.
2. Hva slags tidligere erfaring har du med AI?
Erfaringen jeg har fått innen AI har kommet veldig mye gjennom det jeg har lært på universitetet. Fagene jeg tok på NTNU, men egentlig mest de jeg hadde på utveksling. Her hadde jeg flere store prosjekter med alt fra ansiktsgjenkjenning, til musikk generering, og image captioning ved bruk av nevrale nettverk.
Det mest spennende fra utveksling var da vi lagde et Generative Adversarial Networks (GANs) for å genere helt helt nye Pokémon. Nettverket var trent opp på bilder av allerede eksisterende Pokémons, men oppgaven vår var å få et nevralt nettverk til å generere nye basert på dem som allerede finnes. De beste resultatene kan du se i bilde her. Om det ikke er helt 100% ferdige designede karakterer, kan det hvertfall brukes i en kreativ fase i prosessen.
Når jeg kom tilbake til NTNU etter utveksling fikk jeg også masse god erfaring gjennom faget til Keith Downing, Kunstig Intelligens Programmering. Her lærte jeg masse om reinforcement learning, hvor vi lagde bots for å løse flere forskjellige typer spill.
De fleste prosjektene jeg gjorde både i USA og i Norge ligger forøvrig på Github.
3. Kunne du fortalt litt om masteroppgaven din?
Etter prosjektet i USA med GANs, så syntes jeg det var veldig spennende, og så derfor etter prosjekter på NTNU hvor man kunne bruke det.
Da kom jeg over en oppgave som het GANs for the Assessment of Wind Flow for Pedestrian Comfort in Urban Areas. Henrik Høiness og meg tok kontakt med en gang, og vi fikk prosjektet ganske kort tid etterpå.
Dette var et prosjekt som var sammen med NablaFlow, en oppstartsbedrift fra Stavanger som leverer vindsimuleringer ved hjelp av metoder innenfor Computational Fluid Dynamics (CFD). Slike prosesser er tidkrevende, spesielt når en skal gjøre simuleringer rundt store 3D modeller, men de er til gjengjeld nøyaktige. Vi ønsket i oppgaven vår å vise at det er mulig å bruke nevrale nettverk til å predikere slike simuleringer, ikke like nøyaktig, men nøyaktig nok til å kunne brukes i et interaktivt verktøy for utvikling av prototyper. Der metoder innen CFD trenger flere timer, kanskje dager, brukte våre nevrale nett et par sekunder.
Hvis du er interessert i å lære mer om hvordan vi gjorde det, kan dere se på presentasjonen vår fra Confer Conf 2021 eller deler av presentasjonen vår under NORA.startups webinar på Student-Startup Collaborations. Sistnevnte snakker vi forøvrig om samarbeidet med NabaFlow, men også BRAIN NTNU.
4. Hvordan var det å skrive masteroppgave?
Det å skrive masteroppgave er ganske behagelig, en har et prosjekt en skal forholde seg til i ½–1 år, og man styrer veldig selv hva man vil få ut av det. Man får også egen kontorplass, noe jeg syntes var veldig praktisk å ha på lange dager oppe på Gløshaugen.
5. Hva har vært det vanskeligste med å skrive masteroppgave innenfor AI?
Når en trener nevrale nettverk og skal vise at de fungerer bra, trenger en gjerne å gjøre mange eksperimenter. Selv om modellen vår kan predikere vindsimuleringer på sekunder etter den er ferdig trent, betyr ikke det at det tar sekunder å trene modellen. På de største modellene vi hadde tok det gjerne 10–12 timer å bli helt ferdig. Dette måtte vi gjøre flere ganger for samme eksperimenter, på forskjellige splitter av datasettet, men også med flere modeller. Dette ble spesielt stressende når vi nærmet oss fristen for levering, og vi visste at vi enda hadde flere eksperimenter vi ønsket å kjøre.
6. Du har tidligere vært leder for BRAIN NTNU. Hva vil du trekke ut som de 3 viktigste erfaringene du har fått fra dette vervet?
Lede en organisasjon med flere teams som hver arrangerer events med 100–200 deltakere på de største av dem kan være stressende når det står på. Da var det viktig å holde god kommunikasjon med prosjektledere, bedriftskontakter, og andre ansvarlige for å sørge for at de hadde alt de trengte.
Som leder for BRAIN NTNU er man hovedkontakt mot samarbeidspartner Norwegian Open AI Lab (NAIL). BRAIN er studentorganisasjonen dems, og for meg ble dette veldig sammenlignbart med å gjøre prosjekter for kunder i arbeidslivet, der eventene vi leverte var produktet NAIL evaluerte. Dette er definitivt erfaringer jeg har tatt med meg videre.
Når en driver en studentorganisasjon kan en ikke bare fokusere på at det en leverer er av bra kvalitet, men ikke minst at medlemmene har det bra. Vi jobbet derfor mye med å lage sosiale events og kurs internt i organisasjonen, slik at vervet i BRAIN ble mer en bare å levere events. Viktigheten av dette må understrekes, da organisasjonen antageligvis ikke hadde eksistert den dag i dag om man ikke hadde fokus på det.
7. Hva har BRAIN betydd for deg?
BRAIN var med på å gjøre min studietid så mye bedre. Både med å utfordre meg selv i en lederrolle, men kanskje aller mest det sosiale. BRAIN har vært en plass hvor jeg har fått mange gode venner og gode kontakter i arbeidslivet.
8. Hvordan har veien videre vært etter studie?
Etter studiet startet jeg som Software Engineer i Cognite, som jeg tidligere hadde internship hos sommeren til 5.klasse. Her jobber jeg som nevnt i Disruptive MVP teamet, som jobber med den nyeste teknologien for industrien, hvor fokuset for øyeblikket ligger på robotikk og datasyn.
Her har jeg allerede fått jobbet på flere ting, men det jeg startet med som intern, som vi fortsatt utvikler i dag, var å få robothunden Spot fra Boston Dynamics til å bevege seg selv autonomt rundt i et området og samle data på veien. Dette skulle en kunne gjøre gjennom en web applikasjon hvor du trykker deg rundt i en digital tvilling, en 3D modell, av de omgivelsene roboten beveger seg i. Fra dette skal en også kunne planlegge og utføre “oppdrag” som en selv kan definere. Et oppdrag består gjerne av at flere punkter i et kart, hvor den på hvert punkt utfører en handling som f eks ta bilder av en ressurs den skal monitorere, og ved bruk av datasyn kan vi gjøre en evaluering av tilstanden til ressursen en monitorerer.
9. Hva vil du si er den største forskjellen fra å være student til ansatt i en fulltidsjobb?
Som student styrer du veldig tiden din selv, og jeg kan hvertfall si at jeg ikke var den som stilte først opp i forelesning klokken 08:00, mens som ansatt i en fulltidsjobb så endrer det seg litt. Det er også mye mer møter.
10. Kan du fortelle oss om det mest spennende du har gjort innenfor AI i din nye arbeidshverdag?
Kan nevne et prosjekt hvor vi har brukt maskinlæring til å trene opp Convolutional Neural Networks (CNNs) til å detektere og klassifisere fugler. Denne modellen skal brukes til å monitorere overvåkingskameraer av vindmølleparker for å automatisere registreringen av antall fugler som flyr gjennom parken i en kontinuerlig tidsserie. Dette skal igjen brukes til å skru av og på vindmøllene for å spare mest mulig fugleliv samt maksimere oppetid. Fugler som flyr inn i vindmøllene kan være et stort problem for store parker i visse områder, og mange parker har ikke automatisere metoder for å holde oversikt. Metodene som brukes i dag er gjerne derfor bare at en manuelt teller, prater med fugleeksperter, og gjør estimat på når en burde skru av vindmøllene. Ved bruk av AI kan man derfor maksimere oppetid av parkene, samt minimere fugleliv som går tapt.
