Slovenec, ki se je podpisal pod inovativen pripomoček za ljubitelje hrumenja

Pravi ljubitelji avtomobilov določeno znamko avtomobila prepoznajo miže – po zvoku motorja. Zvok ima to moč, da prebudi čustva in prikliče spomine, prav tako daje pečat. Električni avtomobili so skoraj neslišni, vrtenje elektromotorja pa oddaja zgolj zvok različnih frekvenc. Zdi se, da nikoli ni bil boljši čas za vašo iznajdbo, sploh ob dejstvu, ker se veliki motorji počasi umikajo s tržišča. Kako se je rodila ideja za simulator zvoka večjih oz. atraktivnih motorjev?

Vedno so me veselili avtomobili in vse, kar gre zraven, od spremljanja Formule 1 do tekmovanja z gokarti. Prav tako pa so me že kot otroka fascinirali računalniki in programiranje. V Wrumerju sem uspel združiti ti dve strasti.

Idejo za napravo sem dobil že dolgo časa nazaj, ko so se na trgu pojavili prvi avti, ki so tovarniško simulirali zvok motorja prek zvočnikov. Takrat sem pomislil, da je to nekaj, kar bi vsak avto lahko imel. Tega produkta, ki bi obenem bil cenovno dostopen, na trgu ni bilo.

Tako sem poleti 2022 začel z razvojem. Nisem točno vedel, kam me bo ta pot pripeljala, a v razvoju sem užival. Ko sem prvi prototip pokazal prijateljem, je bil odziv zelo pozitiven, zato sem se odločil, da projekt pripeljem do konca in Wrumer začnem tudi prodajati.

Ta odsotnost zvoka je "moteča" za marsikaterega ljubitelja oktanskih hlapov, predvsem pa atmosferskih motorjev. Je Wrumer primeren tudi za električna vozila?

Wrumer na žalost trenutno ni združljiv z električnimi vozili, a vsak dan delam na tem, da kmalu bo.

Omenili ste, da nekateri avti na trgu že tovarniško simulirajo zvok motorja prek zvočnikov. Kako pogosta je ta funkcionalnost?

V zadnjih letih vse bolj, saj proizvajalci kompenzirajo za motorje, ki se manjšajo in s tem tudi tišajo. A veliko podjetij ne poudarja, da so zvoki, ki jih voznik sliši, simulirani, saj se večini kupcev to zdi nekako "neokusno".

Kako ste se sploh znašli v tem "binarnem svetu" in pristali v Londonu?

Kot sem dejal, sem že od malih nog vedel, da bom po poklicu programer. Ko sem odraščal, so z mano odraščale tudi moje ambicije, in ko je prišel čas, da se vpišem na faks, sem si zastavil cilj: želim delati za eno največjih podjetij v svetu računalništva. Vedel sem, da bom to najlažje dosegel, če se vpišem na faks v tujini. Takrat sem se preselil v London in začel študirati računalništvo na King's College London.

Ste diplomiran informatik in programer. S čim se kot programer ukvarjate pri Microsoftu?

O svojem delu na Microsoftu ne smem veliko razlagati, lahko pa povem, da delam na oddelku za produkt Microsoft Teams.

Kako je bilo spoznati Tima Cooka? Sta lahko rekla kaj več, kot samo nekaj vljudnostnih stavkov in posnela selfie?

Tima Cooka sem naključno spoznal v Applovi trgovini v Londonu. Izmenjala sva si nekaj besed, a mu raje nisem omenil, da delam za enega od Applovih največjih konkurentov.

Katero področje računalništva bo po vašem mnenju v prihodnjih letih imelo največji vpliv na svet?

Osupljivi napredki se trenutno dogajajo v svetu umetne inteligence. Največja inovacija s tega področja je zagotovo ChatGPT, ki se na trenutke zdi prav strašljiv, kako pameten je.

Sem mnenja, da bomo na ChatGPT v prihodnosti gledali podobno kot na Deep Blue, prvi računalnik, ki je premagal najboljšega igralca šaha na svetu. Oba premikata temelje našega razumevanja, česa so računalniki zmožni.

Do pred nekaj leti je bila umetna inteligenca obrobna tema in predmet znanstvenofantastičnih filmov, danes pa sta AI in globoko učenje tu – med nami. Nas mora to strašiti ali je to logičen korak v tehnološki evoluciji?

Osebno se umetne inteligence ne bojim, ker mislim, da bo imela na svet pozitiven vpliv. Danes na svoj telefon ali računalnik gledamo kot orodje, s katerim si lajšamo življenje. Prav tako bomo v prihodnje na umetno inteligenco gledali kot na orodje, ki nam bo pomagalo doseči naše cilje.

Bi nam lahko laično razložili razliko med strojnim in globokim učenjem?

Laično povedano je strojno učenje tehnika, ki jo uporabljajo programerji, da napišejo program, ki se lahko uči sam. Tako lahko en program uporabimo za več različnih problemov, saj se na problem sam prilagodi. Globoko učenje je različica strojnega učenja, pri katerem poslikamo delovanje možganov in za učenje uporabimo "nevronske mreže".