Employee Spotlight: Ivan Lebedev

Kannst du uns als Computer Vision / Machine Learning (ML) Engineer bei Dedrone etwas mehr über deinen Arbeitsalltag erzählen?

Meine Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass die Kameras, sobald sie mit DedroneTracker.AI verbunden sind, reibungslos gesteuert werden und eine genaue Erkennung, Klassifizierung und Verfolgung von Drohnen ermöglichen. Sie müssen bei allen Wetter-, Licht- und Hintergrundbedingungen funktionieren.  

Dedrone bietet bereits eine hervorragende Lösung für diese Herausforderungen, aber die Standards und Kundenerwartungen steigen ständig. Zu meinen täglichen Aufgaben gehören Forschung und die Sicherstellung, dass unser ML-Stack auf dem neuesten Stand der Technik ist und unsere Daten (die ein entscheidender Teil der Pipeline für maschinelles Lernen sind) nach den höchsten Standards erfasst, verarbeitet und verwendet werden. Da ich mich auf die Kamera konzentriere, ist es mein persönliches tägliches Ziel, die Kamera dazu zu bringen, den (nicht existierenden) Kampf um den "besten Sensor für die Drohnenklassifizierung" zu gewinnen.  

Was gefällt dir am besten an der Arbeit bei Dedrone?

Es ist schwer, das Beste an der Arbeit bei Dedrone herauszuheben. Da gibt es so vieles! Für mich ist es sehr wichtig zu wissen, dass sich meine tägliche Arbeit ganz einfach positiv auf die Gesamtlösung auswirkt. Da das Hauptaugenmerk von Dedrone auf der Sicherheit des Luftraums liegt, ist das Wissen, dass jede neue Funktion und jede kleine Verbesserung die Welt sicherer macht, eine zusätzliche Motivation.  

Eine weitere großartige Sache bei Dedrone ist, auch wenn es wie ein Klischee klingen mag, dass das Unternehmen versucht, alle zu vereinen und ein tolles, familiäres Umfeld zu schaffen durch gemeinsame Frühstücke, Grillabende und Firmenveranstaltungen, bei denen wir nicht nur zum Arbeiten da sind, sondern auch, um uns auszuruhen und gemeinsam zu feiern!

Was ist deiner Meinung nach das wichtigste Element der Luftraumsicherheit, das die Organisationen, mit denen du zusammenarbeitest, nicht immer verstehen?

Aus der Sicht eines Ingenieurs für Computer Vision kann ich feststellen, dass Menschen die meisten visuellen Aufgaben viel besser erledigen als KI - bei der Drohnen-Erkennung ist es jedoch genau umgekehrt: Menschen haben Schwierigkeiten, Drohnen zu erkennen, die nur 200 Meter weit fliegen, während ML-gesteuerte Kameras bis zu mehreren Kilometern genau arbeiten können (und das, bevor man Funksensoren hinzunimmt!).  

Es wird oft unterschätzt, wie viel Schaden eine einzige unentdeckte Drohne anrichten kann. Unternehmen, die noch nicht mit uns zusammenarbeiten, verstehen nicht immer, wie wichtig Sicherheit aus der Luft ist und wie entscheidend es ist, die beste Lösung (Dedrone) für diese Art von Bedrohung zu wählen!  

Kannst du etwas mehr darüber erzählen, was du in deiner Freizeit gerne tust?

Vor einigen Jahren war ich von der Idee begeistert, einen Ironman-Triathlon zu absolvieren: Schwimmen, Radfahren und Laufen über insgesamt 140,6 Meilen (226 km). Da ich nicht aus einem sportlichen Umfeld komme, schien mir jede Etappe unmöglich, geschweige denn, alles auf einmal zu schaffen.  

Es gibt einen Grund, warum sich Menschen zu Ausdauersportarten hingezogen fühlen, und der liegt nicht darin, dass sie in Topform sein oder gut aussehen wollen. Der Grund ist vielmehr, dass Ausdauersport eine tiefgreifende Wirkung auf einen Menschen haben kann, indem er die Grenzen des Möglichen ständig erweitert. Dieses Wachstum hat mich süchtig gemacht, und das Training ist das, was ich in meiner Freizeit gerne mache... ich habe Freude daran, etwas zu tun, von dem ich nicht weiß, ob ich es beenden werde, und zu erfahren, wie es sich auf der anderen Seite anfühlt.  

Triathlons sind im Allgemeinen ein Outdoor-Sport. Aber mit den jüngsten Fortschritten bei Sensoren und Technologie kann man ein Indoor-Training einrichten. Ich kann jetzt Laufen und Radfahren, ohne dabei draußen zu sein. Es kann mental entmutigend sein, stundenlang auf einem Laufband oder einer Rolle zu stehen - deshalb nennt man diesen Raum gewöhnlich eine "Schmerzhöhle".

Ich habe bereits 10 Triathlons über verschiedene Distanzen absolviert, von "Sprint" (weniger als 30 km Gesamtdistanz) bis hin zu zwei Full Ironman. Ich habe meine Nische im halben Ironman gefunden und versuche ständig, meine persönliche Bestleistung zu verbessern. Mein nächster Wettkampf wird im September in Berlin sein. Wünscht mir Glück!

Was lieben Sie an Ihrem Wohnort?

Nachdem ich nach Kassel gezogen bin, konnte ich mein Leben in zwei Abschnitte unterteilen. Es gibt ein Leben, bevor und nachdem ich Vater geworden bin, und ein Leben, bevor und nachdem ich in Kassel eine erstaunliche Schmerzhöhle eingerichtet habe, wegen der günstigeren Wohnungspreise. Ich kann das eine nicht über das andere stellen.  

Und wenn ich doch mal rausgehen will, gibt es so viele unbefahrene und gute Straßen ohne eine einzige Ampel über Dutzende von Kilometern. Das ist es, was ich an dem Ort, an dem ich lebe, liebe!