De petites voitures et de grands talents montrent aux décideurs canadiens la puissance de l'apprentissage automatique

Au final, il est descendu à 213 millièmes de seconde ! C'était la différence entre les deux meilleurs temps lors de la finale du premier événement AWS AWS DeepRacer Student Wildcard organisé à Ottawa, au Canada, en mai.

J'ai regardé avec admiration 13 étudiants participer à une course wildcard en direct pour le Étudiant AWS DeepRacer League, la première ligue de course autonome mondiale pour les étudiants offrant du matériel pédagogique et des ressources pour se familiariser avec l'apprentissage automatique (ML).

Les étudiants ont pris le départ pour mettre leurs compétences en ML à l'épreuve dans la capitale du Canada où des députés les ont encouragés, dont le secrétaire parlementaire pour l'Innovation, les Sciences et le Développement économique, Andy Fillmore. Daphne Hong, une étudiante de quatrième année en génie à l'Université de Calgary, a remporté la course avec un temps au tour de 11:167 secondes. Non loin derrière se trouvaient Nixon Chan de l'Université de Waterloo et Vijayraj Kharod de l'Université métropolitaine de Toronto.

Daphné a été victorieuse après avoir lutté contre les nerfs plus tôt dans la journée lorsqu'elle s'est entraînée alors qu'elle avait du mal à tourner les virages et a ajusté rapidement son modèle. "Après avoir vu comment la piste physique se comportait par rapport à la piste virtuelle tout au long de la journée, j'ai pu faire quelques ajustements et surmonter ces virages et les contourner comme je l'avais prévu, donc je suis super, super content de ça", a déclaré un rayonnant. Daphné après avoir reçu son trophée de championnat.

Daphne a également reçu une carte-cadeau Amazon Canada de 1,000 500 $, tandis que les deuxième et troisième places - Nixon Chan et Vijayraj Kharod - ont reçu des trophées et des cartes-cadeaux de XNUMX $. Les deux meilleurs concurrents ont désormais la possibilité de participer virtuellement à la finale de la AWS DeepRacer Student League en octobre. "Toute l'expérience ressemble à une victoire pour moi", a déclaré Connor Hunszinger, participant à DeepRacer de l'Université de l'Alberta.

L'événement a non seulement souligné l'importance de l'apprentissage automatique pour les décideurs politiques canadiens, mais a également précisé que ces jeunes Canadiens pourraient être prêts à faire de grandes choses avec leurs compétences en ML.

La route vers le Wildcard d'Ottawa

Cette course d'Ottawa est l'un des nombreux événements génériques qui se déroulent dans le monde cette année dans le cadre de la ligue étudiante AWS DeepRacer pour rassembler les étudiants pour concourir en direct en personne. Les deux meilleurs finalistes de chaque course Wildcard auront la possibilité de participer à la finale de la AWS DeepRacer Student League, avec une chance de gagner jusqu'à 5,000 XNUMX USD pour leurs frais de scolarité. Les trois meilleurs coureurs de la finale de la ligue étudiante en octobre se qualifieront pour le championnat mondial de la ligue AWS DeepRacer qui se tiendra à AWS re: Invent à Las Vegas en décembre.

Les étudiants qui ont couru à Ottawa ont commencé leur voyage en mars lorsqu'ils ont participé à la ligue mondiale des étudiants AWS DeepRacer en soumettant leur modèle à l'environnement de simulation 3D virtuel et en affichant les temps dans le classement. De la ligue étudiante, les meilleurs coureurs étudiants à travers le Canada ont été sélectionnés pour participer à l'événement wildcard. Les étudiants ont formé leurs modèles en préparation de l'événement dans l'environnement virtuel, puis ont appliqué leurs modèles ML pour la première fois sur une piste physique à Ottawa. Chaque étudiant concurrent a eu droit à une tentative de trois minutes pour effectuer son tour le plus rapide, seule la vitesse de la voiture étant contrôlée.

« Honnêtement, je ne considère pas vraiment mes pairs ici comme mes concurrents. J'ai adoré pouvoir travailler avec eux. Cela ressemble plus à un environnement amical, solidaire et collaboratif. Nous nous encourageons toujours les uns les autres », déclare Daphne Hong, gagnante de la Wildcard AWS DeepRacer Student League Canada. "Cet événement est formidable car il permet aux personnes qui n'ont pas vraiment beaucoup d'expérience en IA ou ML d'en savoir plus sur l'industrie et de la voir en direct avec ces voitures. Je veux partager mes découvertes et mes connaissances avec ceux qui m'entourent, ceux de ma communauté et faire passer le mot sur le ML et l'IA. »

Renforcer l'accès à l'apprentissage automatique au Canada

Les talents en apprentissage automatique sont très demandés et représentent une grande partie des offres d'emploi en IA au Canada. L'économie canadienne a besoin de personnes possédant les compétences récemment présentées lors de l'événement DeepRacer, et les décideurs canadiens ont l'intention de créer un bassin de talents en IA.

Selon le World Economic Forum, 58 millions d'emplois seront créés par la croissance de l'apprentissage automatique au cours des prochaines années, mais à l'heure actuelle, seuls 300,000 XNUMX ingénieurs ont la formation appropriée pour créer et déployer des modèles ML.

Cela signifie que les organisations de tous types doivent non seulement former leurs employés actuels avec des compétences en ML, mais aussi investir dans des programmes de formation et des solutions pour développer ces capacités pour les futurs employés. AWS fait sa part avec une multitude de produits pour les apprenants de tous niveaux.

• Bourse AWS d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, un programme d'éducation et de bourses d'études de 10 millions de dollars, visant à préparer les étudiants mal desservis et sous-représentés dans le domaine de la technologie à l'échelle mondiale à des carrières dans l'espace.
• AWS Deep Racer, la première ligue de course autonome mondiale au monde, ouverte aux développeurs du monde entier pour se lancer dans le ML avec un 1/18^th voiture de course à l'échelle pilotée par l'apprentissage par renforcement. Les développeurs peuvent concourir dans la ligue de course mondiale pour des prix et des récompenses.
• Étudiant AWS DeepRacer, une version d'AWS DeepRacer ouverte aux étudiants de 16 ans et plus dans le monde entier avec un accès gratuit à 20 heures de contenu éducatif ML et 10 heures de ressources de calcul pour la formation de modèles mensuellement sans frais. Les participants peuvent concourir dans la ligue mondiale de course exclusivement pour les étudiants afin de gagner des bourses et des prix.
• Université d'apprentissage automatique, des cours de formation ML en libre-service avec un contenu éducatif pour apprendre à votre rythme conçu par les scientifiques ML d'Amazon.

Le cloud computing rend l'accès à la technologie d'apprentissage automatique beaucoup plus facile, plus rapide et amusant, si l'événement AWS DeepRacer Student League Wildcard était une indication. La course a été créée par AWS, comme un moyen agréable et pratique de rendre le ML plus largement accessible à toute personne intéressée par la technologie.

Commencez votre parcours d'apprentissage automatique et participez à la ligue AWS DeepRacer Student dès aujourd'hui pour courir la chance de gagner des prix et de remporter la gloire.

A propos de l'auteure

Nicole Foster est directrice d'AWS Global AI/ML et Canada Public Policy chez Amazon, où elle dirige la direction et la stratégie de la politique publique d'intelligence artificielle pour Amazon Web Services (AWS) dans le monde entier ainsi que les efforts de politique publique de l'entreprise à l'appui d'AWS affaires au Canada. Dans ce rôle, elle se concentre sur les questions liées aux technologies émergentes, à la modernisation numérique, au cloud computing, à la cybersécurité, à la protection et à la confidentialité des données, aux marchés publics, au développement économique, à l'immigration qualifiée, au développement de la main-d'œuvre et à la politique des énergies renouvelables.