Singapore sta usando DataCamp per creare una nazione fluente in AI

Viviamo in un mondo che attualmente genera 2,5 quintilioni di byte di dati al giorno e in crescita. Il numero di dispositivi mobili supera quello delle persone sul pianeta e, da molti anni, sentiamo ripetere che il 90% dei dati al mondo è stato generato negli ultimi due. La quantità di dati inutilizzati in tutti i settori è sorprendente. Costruire infrastrutture e strumenti per trasformare questi dati in insight e poi usarli per informare i processi decisionali è una sfida costante e crescente per ogni industria. Lo stesso vale per dotare la forza lavoro delle competenze essenziali per gestire e analizzare tutti questi dati. In DataCamp vediamo clienti, partner e collaboratori utilizzare una serie di approcci per affrontare queste sfide.

Di recente mi sono entusiasmato per la strategia di AI Singapore parlando con Laurence Liew, Director of AI Industry Innovation presso AI Singapore, per il nostro podcast DataFramed. Questa intervista, che prevedo di pubblicare quando DataFramed tornerà, è stata un tour de force sullo stato attuale della tecnologia e dell’AI a Singapore e su come AI Singapore stia collaborando con DataCamp per rendere il paese il più possibile guidato dall’AI, tra molte altre cose.

La missione dichiarata di AI Singapore è:

Radicare capacità nazionali profonde nell’intelligenza artificiale, creando così impatto sociale ed economico, far crescere i talenti locali, costruire un ecosistema dell’AI e mettere Singapore sulla mappa mondiale attraverso i tre pilastri di ricerca AI, tecnologia AI e innovazione AI.

Una delle cose che trovo entusiasmanti del loro approccio è che riconoscono le profonde sfide che esistono nel (i) fare in modo che la ricerca all’avanguardia arrivi nelle mani dei professionisti del settore e (ii) formare un’intera forza lavoro (e la futura forza lavoro) in merito a strumenti e tecniche di data science, machine learning e intelligenza artificiale.

Approfondiamo i tre pilastri di ricerca AI, tecnologia AI e innovazione AI per vedere come AI Singapore intende colmare questi divari tra (i) ricerca e industria e (ii) forza lavoro e competenze sui dati necessarie per l’industria moderna del XXI secolo.

Ricerca AI: Fare da volano alla qualità

L’obiettivo del pilastro Ricerca AI è avviare attività di ricerca di alta qualità che sviluppino tecniche fondamentali e innovative di AI, algoritmi e tecnologie adiacenti—sforzi che contribuiranno in modo significativo agli altri pilastri di AI Singapore. Il programma di ricerca di AI Singapore incoraggia anche collaborazioni di ricerca nazionali e coltiva i talenti locali dell’AI.

Le aree di ricerca prioritarie includono:

• AI spiegabile
• AI nel design
• AI nel sensemaking
• Collaborazione AI-umano
• Addestramento su piccoli dataset

L’ultima è particolarmente importante per Singapore. Essendo un paese piccolo, i dataset generati dalle persone saranno ridotti rispetto ai paesi più popolosi, quindi è fondamentale che i loro ricercatori facciano avanzare questo ambito dell’AI. In breve, questo pilastro fornisce le fondamenta per il lavoro futuro nell’AI, riconoscendo l’importanza della ricerca continua nello sviluppo di tecnologie che verranno adottate dalle industrie a valle.

Tecnologia AI: Affrontare le grandi sfide

Questo pilastro guarda a quelle che AI Singapore chiama grandi sfide ─ la classe di problemi davvero difficili che l’AI potrebbe contribuire a risolvere (insieme ad altre tecnologie). Le grandi sfide (i) devono essere di impatto, (ii) devono riguardare ogni persona a Singapore e (iii) devono essere misurabili.

Nell’ambito delle grandi sfide, AI Singapore ha dato priorità a quattro verticali: sanità, istruzione, città e smart nation, e finanza. Pensale come le quattro grandi sfide che vogliono affrontare.

Come anticipazione, esploriamo ora il primo verticale, la sanità (per gli altri tre dovrai aspettare il lancio). La Grande Sfida Sanità chiede: “Come riduciamo le tre alte del 20% nei prossimi cinque anni: pressione alta, colesterolo alto e iperglicemia (o diabete)?” La Grande Sfida Sanità è stata lanciata e, in effetti, solo due settimane prima della mia conversazione con Laurence si è tenuta la cerimonia di premiazione per annunciare i tre team che hanno ricevuto il finanziamento iniziale per affrontarla.

“Le tre alte—ipertensione, ipercolesterolemia e diabete—sono una grande, grande preoccupazione per il governo di Singapore. Mettono sotto pressione il sistema sanitario e il bilancio. Speriamo che con l’AI si possa almeno mitigare parte dell’impatto.” Questo pilastro intende dimostrare l’impatto duraturo che l’AI moderna può avere su queste grandi sfide.

Innovazione AI: Risolvere problemi reali

Il pilastro Innovazione AI include un insieme di programmi e strategie per mettere tecniche di ricerca AI all’avanguardia nelle mani dei partner industriali, così da risolvere problemi reali.

Il programma di punta sotto Innovazione AI è 100 Experiments, in cui le aziende propongono ad AI Singapore un problema o una sfida di business che ritengono si possa affrontare con data science, machine learning o AI. AI Singapore effettua una revisione sistematica di ogni proposta. Se ritiene che sia un problema interessante per cui non esistono soluzioni commerciali disponibili o partner tecnologici che possano aiutare, interviene finanziando direttamente il progetto (ulteriori dettagli e più informazioni sul processo di candidatura sono disponibili qui).

Come funziona in pratica? AI Singapore contribuisce con 250.000 SGD a ogni progetto (180.000 USD), che l’azienda cofinanzia in rapporto 1:1. Laurence ha un KPI di eseguire 100 progetti—da qui il nome 100 Experiments—con un finanziamento complessivo del programma di 25 milioni di SGD.

Da quando hanno iniziato, nel giugno 2017, hanno approvato 40 progetti e, grazie al successo del programma, hanno ricevuto un secondo round di fondi governativi per portare il numero di progetti a 200. Ci sono già progetti in sanità, manifattura, IoT, rilevamento di anomalie, procurement e finanza, tra gli altri.

L’obiettivo di ogni esperimento è produrre un minimum viable product (MVP) nell’arco di nove-diciotto mesi. Questo richiede collaborazione da entrambe le parti per sviluppare l’MVP, che poi l’azienda potrà adottare e distribuire nella propria organizzazione. Il finanziamento supporta un team di progetto che include ricercatori di università locali di Singapore e risorse ingegneristiche di AI Singapore, inclusi quelli che chiamano AI Apprentices. Laurence mi ha detto che è relativamente semplice coinvolgere i professori, ma servono anche ingegneri AI per lavorare sull’MVP. Qui entra in gioco la formazione sull’ecosistema in rapida evoluzione di tecniche, strumenti e applicazioni di data science, machine learning e AI nell’industria.

AI Apprenticeship Program: Formare i leader di domani

Per contribuire a costruire la forza lavoro necessaria a supportare i bisogni attuali e futuri dell’AI nell’industria, AI Singapore ha creato l’AI Apprenticeship Program. Offre ai singaporiani con conoscenze di base l’opportunità di approfondire le proprie competenze. Il programma combina l’apprendimento tramite i corsi DataCamp e altre risorse con l’esperienza sul campo maturata attraverso i progetti del programma 100 Experiments.

Questo programma di apprendistato è decollato rapidamente. È uno dei programmi cardine di AI Singapore, affiancato a 100 Experiments (in cui ogni esperimento ha due apprendisti).

Il programma è full-time, retribuito, della durata di nove mesi. AI Singapore riconosce a ciascun apprendista un’indennità mensile da 3.000 a 5.000 SGD (partecipare non ha costi). Laurence mi ha detto che l’AI Apprenticeship Program sta contribuendo a risolvere la loro sfida di ingegneria AI per i prossimi 10 anni. Tuttavia, upskilling, reskilling e deep skilling di una nazione non si fermano qui. Serve innalzare le competenze tecniche dell’industria in generale, ed è così che è nata l’idea di AI for Industry.

AI for Industry: Democratizzare le competenze

L’obiettivo di AI for Industry è innalzare le competenze tecniche di chi lavora in organizzazioni di diversi settori. AI Singapore collabora strettamente con DataCamp per questo programma. Si basa sul loro programma AI for Everyone, un workshop di 3 ore che introduce chiunque alle tecnologie e applicazioni di AI moderne in modo che possano essere consumatori consapevoli di prodotti e servizi di AI. In AI for Everyone, i partecipanti imparano a identificare opportunità e potenziali casi d’uso nel lavoro e nella vita quotidiana. Inoltre, costruiscono un semplice modello di AI con strumenti online! Uno dei mandati di AI Singapore è rendere pronti all’AI non solo le aziende, ma i professionisti e chiunque altro. AI for Everyone è il risultato in evoluzione di questo mandato.

AI for Industry combina AI for Everyone con il percorso Data Scientist with Python di DataCamp, una raccolta di corsi da 100 ore che copre tutto, dalle basi di Python all’importazione, pulizia e trasformazione dei dati, fino a statistica, machine learning, SQL, gestione dei pacchetti, visualizzazione dei dati e molto altro. I partecipanti seguono questo percorso nell’arco di 12 mesi. AI Singapore cura una newsletter mensile allineata ai corsi del percorso e conduce un workshop pratico di machine learning di tre ore. Laurence ha detto che hanno deciso di usare il percorso DataCamp Data Scientist with Python come fulcro del programma perché “il ragionamento alla base è come dovrebbe essere fatta la formazione”.

Ma la formazione non si ferma qui. Che dire degli studenti che non sono ancora nel mondo del lavoro? Entra in gioco AI for Students.

AI for Students: Dare potere alla prossima generazione con la padronanza dell’AI

Quando Laurence ha saputo che DataCamp offriva accesso gratuito alla piattaforma per università, docenti e studenti, si è chiesto se fosse possibile sfruttarlo e formalizzare il programma in modo che AI Singapore potesse aiutare a coinvolgere più studenti.

“Perché dovremmo fermarci agli universitari? Possiamo aprirlo anche ai ragazzi delle scuole secondarie?”

A Singapore, i ragazzi delle scuole primarie e secondarie stanno già imparando Python—quindi perché iniziare a formalizzare la formazione su Python solo a livello universitario? Per verificare se la sua idea fosse attuabile, Laurence ha fatto seguire al figlio il percorso Data Scientist with Python su DataCamp.

Laurence ha riferito: “L’ha finito. L’ha superato. Sta lavorando a progetti a scuola. La cosa interessante è che l’ha completato quando aveva 13 anni. Un ragazzo intelligente a cui piace davvero programmare. Ne abbiamo molti a Singapore. Possono seguire quei moduli. Ho pensato: se lui può farlo, sono sicuro che anche molti altri ragazzi possono.”

Dopo questo test in famiglia, Laurence ha lavorato a stretto contatto con DataCamp e lo scorso novembre abbiamo annunciato e lanciato il programma. Al momento della nostra conversazione, AI Singapore aveva 7.000 studenti iscritti ad AI for Students, provenienti non solo dalle università, ma anche da politecnici e scuole secondarie, tra gli altri. A diversi mesi di distanza, ora hanno 11.000 studenti! Laurence mi ha detto che il programma ha suscitato enorme interesse tra gli insegnanti che vogliono formare i ragazzi sulla piattaforma fuori dall’orario di lezione usando Python, data science, AI e machine learning.

Laurence ha dichiarato esplicitamente che il programma AI for Students è essenzialmente puro DataCamp. Il ruolo di AI Singapore è andare là fuori e dire: "Ehi, abbiamo questa piattaforma. È gratuita. Tu, come insegnante, vieni da noi e dici: 'Ho esplorato la piattaforma DataCamp. Mi piace molto. Voglio fare i moduli dall’1 al 10.'" Poi AI Singapore lavorerà con DataCamp sul back-end per fornirla all’insegnante.

Su una nota più personale, questa notizia per me significa moltissimo. Il mio primo ruolo in DataCamp era essenzialmente costruire il curriculum base di data science in Python, quindi gran parte dei miei primi 18 mesi qui è stata dedicata al percorso Data Scientist with Python. In quel percorso ci sono finiti tanto impegno e dedizione, mentre siamo passati da un’azienda di 10 persone a 50 (oggi abbiamo oltre 140 dipendenti!). Ha richiesto un enorme lavoro da parte dei nostri docenti esterni e dei team interni di contenuti, engineering, prodotto e marketing. Sapere che oggi questo percorso viene usato, gratuitamente, per formare 11.000 studenti singaporiani, anche bambini, mi fa davvero toccare il cielo con un dito.

Sguardo al futuro

Ancora più entusiasmante è ciò che ci attende: DataCamp ha recentemente accettato di supportare 100.000 studenti in aula e la nuova collaborazione AI for Industry ha ora l’obiettivo di consentire a 25.000 professionisti a Singapore di diventare competenti in AI. AI Singapore continuerà a basare AI for Industry in larga parte sul percorso Data Scientist with Python di DataCamp, per fornire ai partecipanti le competenze e le conoscenze di base per essere fluenti nei dati e competenti in AI. Una collaborazione da tenere d’occhio.