Winzige Autos und große Talente zeigen den kanadischen Politikern die Macht des maschinellen Lernens

Am Ende waren es 213 Tausendstelsekunden! Das war der Unterschied zwischen den beiden Bestzeiten im Finale des ersten AWS AWS DeepRacer Student Wildcard-Events, das diesen Mai in Ottawa, Kanada, stattfand.

Ich sah voller Ehrfurcht zu, wie 13 Studenten in einem Live-Wildcard-Rennen um die antraten AWS DeepRacer-Student League, die erste globale autonome Rennliga für Studenten, die Lehrmaterial und Ressourcen anbietet, um sich mit maschinellem Lernen (ML) vertraut zu machen und zu beginnen.

Studenten gingen an die Startlinie, um ihre ML-Fähigkeiten in Kanadas Hauptstadt zu testen, wo sie von Parlamentsabgeordneten, darunter der parlamentarische Staatssekretär für Innovation, Wissenschaft und wirtschaftliche Entwicklung, Andy Fillmore, angefeuert wurden. Daphne Hong, eine Ingenieurstudentin im vierten Jahr an der University of Calgary, gewann das Rennen mit einer Rundenzeit von 11:167 Sekunden. Nicht weit dahinter waren Nixon Chan von der University of Waterloo und Vijayraj Kharod von der Toronto Metropolitan University.

Daphne war siegreich, nachdem sie früher am Tag gegen die Nerven gekämpft hatte, als sie Übungsläufe absolvierte, als sie beim Kurvenfahren kämpfte und ihr Modell schnell anpasste. „Nachdem ich den ganzen Tag über gesehen hatte, wie sich die physische Strecke im Vergleich zur virtuellen Strecke geschlagen hatte, konnte ich einige Anpassungen vornehmen und diese Kurven überwinden und sie so umrunden, wie ich es beabsichtigt hatte, also bin ich super, super glücklich darüber“, sagte ein strahlender Daphne, nachdem ihr ihr Meisterpokal überreicht wurde.

Daphne erhielt außerdem eine Geschenkkarte von Amazon Canada im Wert von 1,000 USD, während die Zweit- und Drittplatzierten – Nixon Chan und Vijayraj Kharod – Trophäen und Geschenkkarten im Wert von 500 USD erhielten. Die beiden besten Teilnehmer haben jetzt die Chance, im Oktober beim Finale der AWS DeepRacer Student League virtuell Rennen zu fahren. „Die ganze Erfahrung fühlt sich für mich wie ein Gewinn an“, sagte DeepRacer-Teilnehmer Connor Hunszinger von der University of Alberta.

Die Veranstaltung hob nicht nur die Bedeutung der maschinellen Lernausbildung für kanadische Politiker hervor, sondern machte auch deutlich, dass diese jungen Kanadier bereit sein könnten, mit ihren ML-Fähigkeiten Großes zu leisten.

Der Weg zur Ottawa Wildcard

Dieses Rennen in Ottawa ist eines von mehreren Wildcard-Events, die dieses Jahr weltweit im Rahmen der AWS DeepRacer Student League stattfinden, um Studenten zusammenzubringen, um live gegeneinander anzutreten. Die beiden besten Finalisten in jedem Wildcard-Rennen haben die Möglichkeit, am Finale der AWS DeepRacer Student League teilzunehmen, mit der Chance, bis zu 5,000 USD für ihre Studiengebühren zu gewinnen. Die drei besten Rennfahrer des Studentenliga-Finales im Oktober rücken in die globale AWS DeepRacer League-Meisterschaft vor AWS re: Invent Dezember in Las Vegas.

Studenten, die in Ottawa Rennen gefahren sind, begannen ihre Reise diesen März, als sie an der globalen AWS DeepRacer Student League teilnahmen, indem sie ihr Modell in die virtuelle 3D-Simulationsumgebung einreichten und Zeiten auf der Rangliste veröffentlichten. Aus der Studentenliga wurden die besten Studentenrennfahrer aus ganz Kanada ausgewählt, um am Wildcard-Event teilzunehmen. Die Studenten trainierten ihre Modelle in Vorbereitung auf die Veranstaltung in der virtuellen Umgebung und wandten ihre ML-Modelle dann zum ersten Mal auf einer physischen Strecke in Ottawa an. Jeder studentische Teilnehmer erhielt einen dreiminütigen Versuch, seine schnellste Runde zu absolvieren, wobei nur die Geschwindigkeit des Autos kontrolliert wurde.

„Ehrlich gesagt betrachte ich meine Kollegen hier nicht wirklich als meine Konkurrenten. Ich habe es geliebt, mit ihnen arbeiten zu können. Es scheint eher eine freundliche, unterstützende und kooperative Umgebung zu sein. Wir haben uns immer gegenseitig angefeuert“, sagt Daphne Hong, Wildcard-Gewinnerin der AWS DeepRacer Student League Canada. „Diese Veranstaltung ist großartig, weil sie es Menschen ermöglicht, die nicht wirklich über so viel KI- oder ML-Erfahrung verfügen, mehr über die Branche zu erfahren und sie mit diesen Autos live zu sehen. Ich möchte meine Erkenntnisse und mein Wissen mit meinen Mitmenschen und meiner Community teilen und ML und KI bekannt machen.“

Aufbau des Zugangs zu maschinellem Lernen in Kanada

Talente für maschinelles Lernen sind heiß begehrt und machen einen großen Teil der KI-Stellenangebote in Kanada aus. Die kanadische Wirtschaft braucht Leute mit den Fähigkeiten, die kürzlich bei der DeepRacer-Veranstaltung gezeigt wurden, und die kanadischen Politiker sind bestrebt, einen KI-Talentpool aufzubauen.

Nach Angaben des Weltwirtschaftsforum, 58 Millionen Arbeitsplätze werden durch das Wachstum des maschinellen Lernens in den nächsten Jahren geschaffen, aber derzeit gibt es nur 300,000 Ingenieure mit der entsprechenden Ausbildung, um ML-Modelle zu erstellen und einzusetzen.

Das bedeutet, dass Organisationen aller Art nicht nur ihre bestehenden Mitarbeiter in ML-Fähigkeiten schulen müssen, sondern auch in Schulungsprogramme und Lösungen investieren müssen, um diese Fähigkeiten für zukünftige Mitarbeiter zu entwickeln. AWS leistet seinen Beitrag mit einer Vielzahl von Produkten für Lernende aller Stufen.

• AWS-Stipendium für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, ein Bildungs- und Stipendienprogramm in Höhe von 10 Millionen US-Dollar, das darauf abzielt, unterversorgte und unterrepräsentierte Studenten im technischen Bereich weltweit auf Karrieren in der Raumfahrt vorzubereiten.
• AWS Deep Racer, die weltweit erste globale autonome Rennliga, die Entwicklern weltweit offen steht, um mit einem 1/18 in ML einzusteigen^th maßstabsgetreuer Rennwagen, der durch Verstärkungslernen angetrieben wird. Entwickler können in der globalen Rennliga um Preise und Belohnungen kämpfen.
• AWS DeepRacer-Student, eine Version von AWS DeepRacer, die Studenten ab 16 Jahren weltweit offen steht und kostenlosen Zugang zu 20 Stunden ML-Bildungsinhalten und 10 Stunden Rechenressourcen für monatliches Modelltraining ohne Kosten bietet. Die Teilnehmer können in der globalen Rennliga exklusiv für Studenten antreten, um Stipendien und Preise zu gewinnen.
• Universität für maschinelles Lernen, Self-Service-ML-Schulungskurse mit Lerninhalten zum Lernen in Ihrem eigenen Tempo, die von den ML-Wissenschaftlern von Amazon erstellt wurden.

Cloud Computing macht den Zugang zur maschinellen Lerntechnologie viel einfacher, schneller – und macht Spaß, wenn das AWS DeepRacer Student League Wildcard-Event ein Hinweis darauf war. Das Rennen wurde von AWS ins Leben gerufen, um ML für jeden, der sich für die Technologie interessiert, auf unterhaltsame und praktische Weise zugänglicher zu machen.

Beginnen Sie Ihre Reise zum maschinellen Lernen und nehmen Sie noch heute an der AWS DeepRacer Student League teil, um Preise und Ruhm zu gewinnen.

Über den Autor

Nicole Forst ist Director of AWS Global AI/ML and Canada Public Policy bei Amazon, wo sie die Richtung und Strategie der öffentlichen Politik für künstliche Intelligenz für Amazon Web Services (AWS) auf der ganzen Welt sowie die öffentlichen Bemühungen des Unternehmens zur Unterstützung von AWS leitet Geschäft in Kanada. In dieser Rolle konzentriert sie sich auf Themen im Zusammenhang mit neuen Technologien, digitaler Modernisierung, Cloud Computing, Cybersicherheit, Datenschutz und Privatsphäre, öffentlichem Beschaffungswesen, Wirtschaftsentwicklung, qualifizierter Einwanderung, Personalentwicklung und Politik für erneuerbare Energien.