Martin Simon – masinõpe on tulevikus asendamatu

Ühes loos tegin juba juttu Rauno Gordoniga, kes Eesti teise satelliidi TTÜ100 koostamist juhib. Satelliit peaks 2019. aasta jooksul end orbiidil mugavalt sisse seadma, kuid ettevalmistus on veel pooleli. Nüüd olen külas inseneril kelle põhivastutus on ühte teadustiimi vedada ja TTÜ100 mehaanikaosa stardiks valmis saada.

Martin Simoni käivitab lisaks sellele ka oma ettevõtet ning töötab asendusõpetajana väikeses Prangli koolis. Tema visioon masinõppe tulevikust ja matemaatikaharidusest on see, mis paneb mind teda kuulama.

Juhtima õpitakse ennast juhtides

Kui Martin õppis Taanis arvutuslikku aerodünaamikat, siis praktika tegi ta ettevõtmises nimega Copenhagen Suborbitals. See on üks MTÜ, mille missioon on teha Taanist neljas riik, mis viib enda kodaniku kosmosesse ja toob sealt elusana tagasi. Ja nad tõesti teevad kosmoseprojekti oma garaazides ja laborites – keevitusaparaatide, akutrellide ja koodiga!

Õpingute ajal töötas Martin pikalt ka kruiisilaevade ehituses sisustusprojektide kallal. Seal on erinevalt tavalisest mööblitööstusest vaja rohkem füüsiku mõtlemist, et arvestada tuleohutuse, laeva kõikumise ja vastupidavuse nõuetega. Selle ametini viis teda 3D joonestamise oskus, mille ta õpingute ajal oli omandanud. Selle tehnilise rolliga kõik ei piirdunud.

„Laevaehituses juhtisin ma vahepeal 70-80 liikmelisi töögruppe. See laevaehituse kogemus on praegu põhiline, mida kasutan ka satelliidiprojektis. Mu ülemus seal ütles, et kui sa oskad iseennast juhtida, siis see on oskus, mis võimaldab sul ka teisi juhtida. Ma olen varakult õppinud suure märkmikuga pidama järge selles, mis vajab mu tähelepanu.“

Praegu on Martin TTÜ100 projekti mehaanika tiimijuht. Ühe kuupsatelliidi mehaanikaosa sisaldab raami, kui ka avanevaid mehhanisme – kõiki termovaakumi ning vibratsioonišoki katseid. Sinna juurde käib ka vastava dokumentatsiooni täitmine, sest need katsed on otseselt seotud sellega, kas kuubik lubatakse raketi pardale. Purunemise korral ohustaks see teisi pardal olevaid satelliite.

Masinõpe võtab kõikjal koha sisse

Masinõpe on see, mis on praegu muutmas kõiki tööstuseid. Tänapäeva tipp-laboriseadmete kasutamiseks pole vaja niivõrd biolooge või füüsikuid, kui IT-tehnikuid. Need on suured seadmed, mis masinõppe kaudu valmistavad ise katset ette, viivad läbi ja analüüsivad. Saadud tulemuse mõistmiseks on vaja IT-tehniku abi.

Martin katsetab minu peal mitut näidet, mille kaudu lollile masinõppe rakendusi seletada. Öeldakse, et tegu on puhtalt geomeetriliste kujundite kaudu statistikas orienteerumisega… Ma olen sellega varem põgusalt kokku puutunud ja seletusi kuulnud, kuid järgmine on minu meelest kõige selgem.

„Kui me disainime lennuki tiiba, siis kuitahes tark sa oled aerodünaamikas, rajaneb praegu kõik siiski simulatsioonil. Masinõppe algoritmid võtavad sisendiks need sajad ja sajad parameetrid, mida saab lennuki tiiva juures muuta. Teiseks arvestavad nad ka väljundeid – et tiib oleks kiire, vaikne ja kulutaks vähem energiat. Ja nende kaudu leiab masinõpe optimaalseima tiiva kuju kiiremini, kui seda suudaksid insenerid.“

Ettevõte, mida Martin koos ühe Türgi kolleegiga asutab, tegeleb hetkel küll uut laadi snäkiautomaadiga, kuid nende motiiv on samuti liikuda masinõppe, tehisintellekti ja kosmosetehnika valdkonna poole. „Selleks, et jõuda Ast Cni, peab läbima mingi hulga Bsid.“ Jääme ootele, milles nende innovatsioon ja suur lugu seisneb.

Matemaatika on vajalik.

Masinõppes on kõige vajalikum matemaatika. Kogu masinõpe põhineb samadel valemitel, mida esimest korda kasutatakse keskkoolis. Neid lihtsalt kirjeldatakse keerulisemate tehetega ning rohkem läbisegi. „Ükskõik, mis matemaatilist funktsiooni me lahendame, on see tegelikult automaatselt geomeetria ja seda saab visualiseerida.“

Teiseks vajalikuks eelduseks on python koodi valdamine ning Martin leiab, et selle kirjutamist võiks õppida juba algklassides. „Mu 10-aastane poeg oskab selles kirjutada. Lihtsalt tema matemaatiline intuitsioon ja oskus koodi taha näha tuleb hiljem järgi.“

Jutust selgub, et asjad on lihtsamad, kui nad lugejale paistavad, kuna koodi raamatukogud on valmis jupikesi täis – neid tuleb lugeda ja paigutada osata. Mõned näotuvastuse algoritmid on kümnerealised ja need tuleb lihtsalt kokku kleepida. Aga lisaks sellele vaatab kolme lapse isa Martin asjale ka teistpidi. Kui koodi jaoks läheb vaja matemaatikat, siis kas matemaatikat võiks õppida ka koodi kaudu?

„See, et mu laps teeb igal õhtul matemaatika ülesandeid kodus, on hea järjepidevuse treenimiseks. Rohkem õpiksid nad päriselt sellest, kui nad lahendaksid seda kohe koodis. Sellest joonistuks välja ka graafik ja see annaks visuaalse väljundi väga lühikese ajaga. Päriselt ei hakka keegi töö juures käsitsi ruutfunktsiooni lahendama.“

Millest selline kirg statistika vastu?

Põhjus, miks automatiseerimise nimel tööd teha, võib olla ka idealistlik. Ma üritan selles asjas oma vestluskaaslase pikka mõtteväljendust kokku võtta. Esiteks – ilma korraliku infrastruktuuri, teede ja internetiühenduseta on inimene suletumas kogukonnas ja lihtsamini manipuleeritav autoritaarse kalduvusega võimu poolt. Kui inimestel on võimalik suhelda ning aega, et ühiskonnas kaasa mõelda, siis see loob vabadust. Samas teame, et meie moodi heaolus elab vaid 10 või 15 protsenti maailmast. Martini lootus on, et kui me panustame masinõppesse, statistika arengusse ja robootikasse, siis me jõuame lähemale ühiskonnale, kus suurem osa maailmast saab olla samamoodi vaba.

Jutuajamise lõpu poole toob ta veel ühe kontrastse näite Lennart Meri raamatust Hõbevalge, kus kirjeldatakse rongisõitu Tallinnast Tartusse asjana, milleks valmistuti nädal aega ette. „Täna oleme me jõudnud sinna, et me leiame lennupiletid ja hotelli minutitega. Kui ma hakkaksin täna hommikul otsima tööd, siis mul suure tõenäosusega oleks õhtuks töökoht olemas.“

 

Tekst: Jonas Nahkor
Fotod: Martin Simon, erakogu, päisefoto: Oskar Yildiz on Unsplash
Avaldatud: 08.04.2019