Mobil kecil dan talenta besar menunjukkan kepada pembuat kebijakan Kanada kekuatan pembelajaran mesin

Pada akhirnya, itu turun menjadi 213 ribu detik! Itulah perbedaan antara dua waktu terbaik di final acara AWS AWS DeepRacer Student Wildcard pertama yang diselenggarakan di Ottawa, Kanada pada bulan Mei ini.

Saya menyaksikan dengan kagum ketika 13 siswa berkompetisi dalam perlombaan wildcard langsung untuk Siswa AWS DeepRacer League, liga balap otonom global pertama untuk siswa yang menawarkan materi dan sumber daya pendidikan untuk mempelajari dan memulai pembelajaran mesin (ML).

Siswa mencapai garis awal untuk menguji keterampilan ML mereka di ibu kota Kanada di mana anggota parlemen mendukung mereka, termasuk Sekretaris Parlemen untuk Inovasi, Sains dan Pengembangan Ekonomi, Andy Fillmore. Daphne Hong, seorang mahasiswa teknik tahun keempat di University of Calgary, memenangkan perlombaan dengan waktu putaran 11:167 detik. Tidak jauh di belakang adalah Nixon Chan dari University of Waterloo dan Vijayraj Kharod dari Toronto Metropolitan University.

Daphne menang setelah berjuang melawan ketegangan pada hari sebelumnya ketika dia berlatih lari saat dia berjuang di tikungan dan dengan cepat menyesuaikan modelnya. “Setelah melihat bagaimana performa trek fisik dibandingkan dengan trek virtual sepanjang hari, saya dapat melakukan beberapa penyesuaian dan mengatasi tikungan tersebut dan mengitarinya seperti yang saya inginkan, jadi saya sangat, sangat senang tentang itu,” kata seorang pria berseri-seri. Daphne setelah diberikan piala kejuaraannya.

Daphne juga menerima Kartu Hadiah Amazon Canada senilai $1,000, sedangkan pembalap tempat kedua dan ketiga — Nixon Chan dan Vijayraj Kharod — mendapat piala dan kartu hadiah $500. Dua kontestan teratas sekarang memiliki kesempatan untuk berlomba secara virtual di final Liga Pelajar AWS DeepRacer pada bulan Oktober. “Seluruh pengalaman terasa seperti kemenangan bagi saya,” kata peserta DeepRacer Connor Hunszinger dari University of Alberta.

Acara tersebut tidak hanya menyoroti pentingnya pendidikan pembelajaran mesin bagi pembuat kebijakan Kanada, tetapi juga menjelaskan bahwa pemuda Kanada ini dapat siap untuk melakukan hal-hal hebat dengan keterampilan ML mereka.

Jalan menuju Ottawa Wildcard

Perlombaan Ottawa ini adalah salah satu dari beberapa acara wildcard yang berlangsung di seluruh dunia tahun ini sebagai bagian dari AWS DeepRacer Student League untuk menyatukan siswa untuk bersaing secara langsung. Dua finalis teratas di setiap balapan Wildcard akan memiliki kesempatan untuk bersaing di final Liga Pelajar AWS DeepRacer, dengan peluang memenangkan hingga $5,000 USD untuk biaya kuliah mereka. Tiga pembalap teratas dari final liga pelajar pada bulan Oktober akan maju ke AWS DeepRacer League Championship global yang diadakan di AWS re: Temukan di Las Vegas Desember ini.

Siswa yang berlomba di Ottawa memulai perjalanan mereka Maret ini ketika mereka berkompetisi di Liga Pelajar AWS DeepRacer global dengan mengirimkan model mereka ke lingkungan simulasi 3D virtual dan memposting waktu ke papan peringkat. Dari liga pelajar, pembalap pelajar terbaik di seluruh Kanada dipilih untuk bersaing dalam acara wildcard. Siswa melatih model mereka dalam persiapan untuk acara melalui lingkungan virtual dan kemudian menerapkan model ML mereka untuk pertama kalinya di trek fisik di Ottawa. Setiap siswa peserta diberikan satu kali percobaan tiga menit untuk menyelesaikan putaran tercepat mereka dengan hanya kecepatan mobil yang dikendalikan.

“Sejujurnya, saya tidak terlalu menganggap rekan-rekan saya di sini sebagai pesaing saya. Saya senang bisa bekerja dengan mereka. Tampaknya lebih seperti lingkungan yang ramah, mendukung dan kolaboratif. Kami selalu menyemangati satu sama lain,” kata Daphne Hong, pemenang AWS DeepRacer Student League Canada Wildcard. “Acara ini sangat bagus karena memungkinkan orang yang tidak memiliki banyak pengalaman AI atau ML untuk belajar lebih banyak tentang industri ini dan melihatnya secara langsung dengan mobil-mobil ini. Saya ingin berbagi temuan dan pengetahuan saya dengan orang-orang di sekitar saya, orang-orang di komunitas saya dan menyebarkan berita tentang ML dan AI.”

Membangun akses ke pembelajaran mesin di Kanada

Bakat pembelajaran mesin sangat diminati, membuat sebagian besar lowongan pekerjaan AI di Kanada. Ekonomi Kanada membutuhkan orang-orang dengan keterampilan yang baru-baru ini dipamerkan di acara DeepRacer, dan pembuat kebijakan Kanada berniat membangun kumpulan bakat AI.

Menurut Forum Ekonomi Dunia, 58 juta pekerjaan akan diciptakan oleh pertumbuhan pembelajaran mesin dalam beberapa tahun ke depan, tetapi saat ini, hanya ada 300,000 insinyur dengan pelatihan yang relevan untuk membangun dan menerapkan model ML.

Itu berarti organisasi dari semua jenis tidak hanya harus melatih pekerja mereka yang ada dengan keterampilan ML, tetapi juga berinvestasi dalam program pelatihan dan solusi untuk mengembangkan kemampuan tersebut bagi pekerja masa depan. AWS melakukan bagiannya dengan banyak produk untuk pelajar dari semua tingkatan.

• Beasiswa Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin AWS, program pendidikan dan beasiswa senilai $10 juta, yang ditujukan untuk mempersiapkan siswa yang kurang terlayani dan kurang terwakili di bidang teknologi secara global untuk berkarir di luar angkasa.
• AWS Deep Racer, liga balap otonom global pertama di dunia, terbuka bagi developer secara global untuk memulai ML dengan 1/18^th mobil balap skala didorong oleh pembelajaran penguatan. Pengembang dapat bersaing di liga balap global untuk mendapatkan hadiah dan hadiah.
• Siswa AWS DeepRacer, versi AWS DeepRacer terbuka untuk siswa berusia 16 tahun ke atas secara global dengan akses gratis ke 20 jam konten pendidikan ML dan 10 jam sumber daya komputasi untuk pelatihan model setiap bulan tanpa biaya. Peserta dapat bersaing di liga balap global khusus untuk siswa untuk memenangkan beasiswa dan hadiah.
• Universitas Pembelajaran Mesin, kursus pelatihan ML layanan mandiri dengan konten pendidikan belajar sesuai keinginan Anda yang dibuat oleh para ilmuwan ML Amazon.

Komputasi awan membuat akses ke teknologi pembelajaran mesin jauh lebih mudah, lebih cepat — dan menyenangkan, jika acara Wildcard Liga Pelajar AWS DeepRacer menjadi indikasinya. Perlombaan ini dibuat oleh AWS, sebagai cara praktis yang menyenangkan untuk membuat ML lebih mudah diakses oleh siapa saja yang tertarik dengan teknologi ini.

Mulailah perjalanan pembelajaran mesin Anda dan ambil bagian dalam liga AWS DeepRacer Student hari ini untuk mendapatkan peluang memenangkan hadiah dan kejayaan.

Tentang Penulis

Nicole Foster adalah Direktur AWS Global AI/ML dan Kebijakan Publik Kanada di Amazon, di mana dia memimpin arah dan strategi kebijakan publik kecerdasan buatan untuk Amazon Web Services (AWS) di seluruh dunia serta upaya kebijakan publik perusahaan dalam mendukung AWS bisnis di Kanada. Dalam peran ini, ia berfokus pada isu-isu yang berkaitan dengan teknologi baru, modernisasi digital, komputasi awan, keamanan siber, perlindungan data dan privasi, pengadaan pemerintah, pembangunan ekonomi, imigrasi terampil, pengembangan tenaga kerja, dan kebijakan energi terbarukan.