サム・ジェン博士、CEO兼共同経営者

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DeepHow の CEO 兼共同創設者である Sam Zheng は、尊敬される投資家の支援を受けて、急速に進化するスタートアップの先頭に立ちます。 DeepHow は、革新的な AI を活用したビデオ中心の知識収集および伝達プラットフォームにより、熟練労働者のトレーニングに革命をもたらします。

DeepHow に入社する前、サムは 10 年以上シーメンスに専念し、さまざまな業界でデジタル イノベーションを推進してきました。 Cloud Digital Inspection Jacket などの彼の注目すべきプロジェクトは、技術的な知識の共有、効率、ユーザー エクスペリエンスを大幅に向上させ、彼のチームに栄誉あるシーメンス イノベーション賞を受賞しました。

同時に、サムは清華大学で心理学の非常勤教授を務めており、博士号を取得しています。 イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校で工学心理学の博士号と統計学の修士号を取得しています。

あなたは心理学と統計学の学歴をお持ちですが、どのようにしてビデオと機械学習に注力するようになったのですか?

私の心理学と統計の背景は、実際に、機械学習とビデオ中心のプラットフォームの領域への自然な流れとして役立ちました。 心理学の研究は、人間の心と知性、特にスキルの学習と専門知識の開発のプロセスに対する私の興味を引き起こしました。 一方、統計は、生物学的な脳にヒントを得て、人工ニューラル ネットワークを探索するための数学的基礎を提供しました。

今日のデジタル時代において、ビデオは、より魅力的でインタラクティブで効果的な学習メディアとして浮上しています。 この変化は YouTube や TikTok などのプラットフォームで明らかであり、ユーザー、特に若い世代がビデオ コンテンツの消費と学習に何時間も費やしています。

しかし、教育ビデオやハウツービデオを作成する従来のプロセス、特に編集部分には時間と労力がかかります。 数分間の短いビデオの場合、何時間もの綿密な作業が必要になる場合があります。 この非効率性と学習体験を向上させる可能性を認識し、共同創設者と私は人工知能 (AI) と機械学習の力を利用して、ハウツー ビデオの作成プロセスを迅速化することに決めました。

当社の AI を活用したビデオ プラットフォームは、何時間もかかる骨の折れる作業をわずか数分に変換し、有効性を損なうことなく効率を大幅に向上させます。 本質的に、人間の認知とそれを模倣する統計モデルを理解するという私の学術的基礎が、この革新的な事業への道を開くのに役立ちました。

あなたの名前で複数の特許を取得していますが、あなたが取り組んだ中で最も重要なものは何ですか?

私のすべての特許は、テクノロジーを利用して人間のパフォーマンスを向上させることに焦点を当てています。 シーメンスでの私の在職中に、スティーブン ホーキング教授のソリューションに取り組むという注目すべきプロジェクトが 1 つありました。 私たちは、ホーキング博士の症状に似た ALS 患者を支援するために、直観的なアイタイピング入力方法を開発しました。 この革新的な研究は現在、出願中の特許の一部となっています。

ただし、私が貢献した最も重要な特許は、最近の特許です。それは、産業および製造組織向けの AI を活用した生成ノウハウ管理プラットフォームです。

概要は次のとおりです。

私たちの発明は、特に産業および製造組織向けに調整された最先端の生成 AI ソリューションを提供します。 人工知能、機械学習、トレーニングと開発、知識管理システムなどの分野を横断して、制度的知識と部族的知識の両方を効果的に収集、整理、普及します。

産業および製造部門は、重要な知識を収集、整理、共有する際に、大きな課題に直面することがよくあります。 高い離職率、複雑なプロセス、絶え間ないスキルアップの必要性が、こうした問題をさらに悪化させています。 従来のナレッジ管理方法は多くの場合、煩雑で時間がかかり、柔軟性に欠けるため、より高度なソリューションが必要です。

当社の生成 AI ソリューションは、独自のアルゴリズムと機械学習技術を採用して、ビデオベースの標準作業手順 (SOP) の作成を合理化し、ワークフローを最適化し、AI 主導のチャット機能を介して情報への迅速かつ効率的なアクセスを促進します。 その適応性と拡張性により、当社のソリューションは幅広い製造状況に適しています。