Kā noprotams no publiski pieejamās informācijas, sākotnēji jūs nesaistījāt savu nākotni ar informācijas tehnoloģijām (IT)?
Kad man bija astoņpadsmit gadu, mans sapnis bija strādāt Holivudā, savu nākotni ar IT nozari es tiešām nekādi nesaistīju. 2005. gadā es devos uz Apvienoto Karalisti, konkrēti uz Skotiju, kur sāku mācības Glāzgovas Universitātē specialitātē Filmu un televīzijas studijas. Pēc tam mācības šajā virzienā turpināju Londonā, kur ieguvu maģistra grādu. Lai samaksātu par studijām, bija nepieciešams strādāt, un tā es nonācu IT nozarē. Tostarp četrus gadus es strādāju par projektu vadītāju Apvienotās Karalistes Veselības aprūpes kvalitātes komisijā (Care Quality Commission), kur manas struktūrvienības gada budžets bija 12 miljoni sterliņu mārciņu.
Tas bija ļoti labs un interesants darbs, kurā es ieguvu daudzas vērtīgas zināšanas, tomēr es joprojām vēlējos strādāt televīzijā un strādāju šajā virzienā nedēļas nogalēs, brīvdienās, turklāt bieži pat bez atlīdzības. 2012. gadā man radās iespēja pārcelties uz Dubaiju Apvienotajos Arābu Emirātos, kur varēju pievērsties darbam kino un televīzijas industrijā. Rezultātā esmu strādājusi virknē vadošu amatu gan privātajā, gan valsts sektorā, bet tāda sava veida kulminācija bija iespēja strādāt Abū Dabī Valdības mediju zonas pārvaldē (Abu Dhabi Government Media Zone Authority). Ja skaidro vienkāršoti – tur es nodarbojos ar tuksneša pārdošanu ASV lielajām kinostudijām, kā arī līdzdarbojos, lai Apvienotajos Arābu Emirātos nogādātu tādas filmas kā Ātrs un bez žēlastības 7 un Zvaigžņu kari. Spēks mostas. Es arī līdzdarbojos abu šo filmu producentu komandās, tā ka savā ziņā es beidzot strādāju Holivudā.
Vienlaikus tas bija smagi un nogurdinoši, filmu uzņemšanas laikā es gulēju pa divām stundām diennaktī un pēc pusotra gada sapratu, ka šis manas dzīves periods ir beidzies – sapnis ir piepildīts, un ir izrādījies, ka šāds darbs tomēr nav tas, ko es vēlētos darīt visu dzīvi. Nolēmu, ka pienācis laiks atgriezties Igaunijā un IT nozarē. Darīt to, kas man patīk un labi padodas, – izmantot savu iepriekšējo pieredzi IT projektu biznesa attīstībai.
Galvenais šāds projekts šobrīd acīmredzami ir Fyma?
Vispirms bija Mooncascade – Igaunijas visstraujāk augošais programmatūras izstrādes uzņēmums, kurā es divus gadus biju biznesa attīstības vadītāja, šajā laikā trīskāršojot kompānijas gada ieņēmumus. Savukārt pēc tam biju CGI Estonia uzņēmējdarbības attīstības direktore, bet Fyma vēsture sākās, kad mūsu komandai pievienojās Tāvi Tamiste, otrs šīs kompānijas dibinātājs. Tāvi pievienojās komandai, lai attīstītu mākslīgo intelektu un mašīnmācības programmas, un tas bija tāds kā klikšķis, kad mēs īsā laikā sapratām un vienojāmies, kāds būs jaunuzņēmuma biznesa modelis. Es pārspīlētu, ja apgalvotu, ka mēs uzreiz sapratām, kāds būs jaunuzņēmuma galvenais darbības virziens, pagāja laiks, līdz nonācām līdz tam, ar ko nodarbojamies pašlaik. Mēs izmēģinājām vairākus virzienus, bet par izšķirošo kļuva Tallinas pašvaldības vēlme padarīt savas novērošanas videokameras par sensoriem, lai izmantotu tās satiksmes plūsmas analīzei. Tad mēs arī pilnībā sapratām un definējām Fyma darbības virzienu.
Oficiāli Fyma tika nodibināts 2019. gada beigās, kad bija nodrošināts tā sauktais "pirmssēklas finansējums" 250 tūkstošu eiro apmērā. Finansējumu mēs ieguvām datorredzes rīka izveidei, un rezultātā ir izveidota platforma SaaS, kas izmanto kognitīvo mākslīgo intelektu, lai analizētu datus no videokameru ierakstiem. 2020. gada oktobrī Fyma saņēma pusotru miljonu eiro lielu investīciju no riska kapitāla fonda Change Venture, rezultātā kompānijas kopējais kapitāls tika palielināts līdz 1,8 miljoniem eiro. Šis finansējums jau tiek izmantots komandas paplašināšanai un pilotprojektu palaišanai gan Baltijas valstīs, gan Apvienotajā Karalistē.
Te ir nepieciešams paskaidrot, ka pasaulē šobrīd ir vismaz 770 miljonu videonovērošanas kameru, un tiek lēsts, ka 2021. gada laikā šis skaitlis pārsniegs jau miljardu kameru, bet visdažādāko kameru skaits 2022. gadā pasaulē kopumā tiek prognozēts 44 miljardu apmērā. Tās ir konservatīvas prognozes, kas izteiktas vēl 2020. gada martā. Visticamāk, reālais kameru skaits Covid-19 pandēmijas dēļ būs lielāks. Visas šīs kameras vāc vai vāks videodatus, tomēr, ja neskaita apsardzes nolūkiem izmantotās kameras, lielākā daļa no iegūtajiem datiem paliek neizmantoti. Fyma savukārt piedāvā risinājumu, kura ietvaros mākslīgais intelekts ļauj veidot reāllaika pārskatus, izmantojot šādus iepriekš nekur nepielietotus datus. Ļoti būtiski šajā gadījumā ir, ka integrētai kameru un datorredzes algoritmu sistēmai ir nepieciešama ievērojami mazāka apstrādes jauda un daudz pieticīgāki ieguldījumi infrastruktūrā nekā gadījumos, kad tiek izmantotas dārgas, augstas klases kameru sistēmas. Mūsu algoritmus bez problēmām savām vajadzībām var izmantot jebkurš uzņēmums, kam ir sava videonovērošanas sistēma, tas ir ļoti vienkārši izdarāms ar mūsu interneta vietnes starpniecību. Nav nepieciešamas nedz dārgas videokameras, nedz dārgs un specifisks programmnodrošinājums, mēs varam strādāt ar jebkuru kameru.
Kuri ir uzskatāmākie piemēri?
Teiksim, Tallinas pašvaldības gadījumā datu vākšanai tika izmantoti dārgi, vairākus tūkstošus eiro vērti sensori, turklāt, ja runa ir par sabiedrisko transportu, darbojas princips – viena līnija, viens sensors. Mēs savukārt piedāvājām iespēju savākt tādus pašus datus un veikt nepieciešamo analīzi, viena dārga sensora vietā izmantojot datus no vairākām jau uzstādītām novērošanas videokamerām, kuru visu kopējā cena turklāt nesasniedz pat desmito daļu no sensora cenas. Rezultāts ir tāds pats, paveras arī plašas papildu iespējas datu izmantošanai, savukārt izmaksas ir daudzkārt mazākas. Nav nepieciešams tērēt līdzekļus aparatūras iegādei, nav vajadzīgs algot cilvēkus, kas veic to vai citu uzskaiti, pietiek ar jau esošo infrastruktūru. Piemēram, ja uzņēmums vēlas uzskaitīt pasažierus pilsētas sabiedriskajā transportā, teiksim, autobusos, un tajos ir novērošanas videokameras, nav nepieciešami cilvēki, kas pieturās skaita iekāpjošos un izkāpjošos, to pašu ir iespējams izdarīt, izmantojot Fyma risinājumus.
Kopumā videodatu analīze ļauj mūsu klientiem saprast, kā pārvietojas gājēji pa ielām un pircēji veikalos, kā notiek transportlīdzekļu plūsma, kur visbiežāk veidojas avārijas un vēl citas tendences. Tas arī ļauj iepriekš prognozēt tālākos kustības virzienus, zināt, kas notiks, ja kādā konkrētā vietā sapulcēsies noteikts skaits cilvēku, un attiecīgi laikus reaģēt, piemēram, atverot papildu kases, durvis vai vēl ko citu, tas atkarīgs no katras atsevišķās situācijas. Mēs izstrādājam dažādos gadījumos izmantojamus risinājumus, kurus iespējams piemērot visdažādākajās nozarēs. Domāju, ka mūsu piedāvājums īpaši interesants varētu būt nekustamo īpašumu attīstītājiem un pārvaldniekiem. Tā mēs Igaunijā sadarbojamies ar vienu no lielākajiem tirdzniecības centriem Baltijas valstīs, lai saprastu Covid-19 dēļ noteikto ierobežojumu ietekmi uz apmeklētājiem un labāk izmantotu centra koplietošanas telpas. Sadarbojamies arī ar Tallinas Ülemiste City – pilsētas nozīmīgāko biznesa parku –, kur mērķis ir optimizēt autostāvvietas darbu.
Sākotnēji mūsu darbības modelis bija veidots pēc principa "bizness valdībai" (Business to Government), taču Covid-19 ietekmē mēs to pārveidojām pēc principa "bizness biznesam". Mēs arī vienmēr esam gatavi sadarbībai un piedāvājam savas platformas bezmaksas izmēģinājumu uzņēmumiem, kas vēlas izpētīt, kādi dati atrodami viņu kamerās un kā tos iespējams optimāli izmantot. Fyma misija ir dot iespēju uzņēmumiem un institūcijām pieņemt labākus stratēģiskos lēmumus, pārvēršot tradicionālās videokameras par sensoriem. Raugoties plašāk, mūsu mērķis ir padarīt mākslīgo intelektu viegli pieejamu un saprotamu – lai to varētu izmantot arī komandas bez padziļinātām tehniskajām zināšanām, jo šobrīd mākslīgais intelekts ir tehnoloģija, kuru speciālistiem bez padziļinātām tehniskajām zināšanām ir grūti izmantot. Attiecīgi vēl viena Fyma misija ir panākt, lai pasaule būtu vienlīdzīgāka, labāka mums visiem.
Jums ir sadarbības partneri arī Latvijā?
Kopīgi ar Vidzemes Augstskolu mēs īstenojam nelielu projektu – fiksējam, cik cilvēku izkāpj un iekāpj autobusā konkrētā pieturā pie augstskolas un cik ilgu laiku viņi pavada pieturā. Mēs esam kompānija, kas veic analītiku, mūsu partnere datu analīzes ziņā ir augstskola, savukārt tehnoloģiskais partneris ir Latvijas Mobilais telefons. Lai arī izklausās, ka tas ir vienkārši, projekts ir daļa no pētījumu programmas, kuras mērķis ir samazināt Covid-19 ietekmi Latvijā, kā arī izveidot ilgtspējīgus un drošus, informācijas tehnoloģijās balstītus pakalpojumus Covid-19 un citu nākotnes epidēmiju uzraudzībai un kontrolei.
Te jājautā par personisko datu drošību. Kā ir ar to?
Viss, ko mēs darām, pilnā mērā atbilst pašreizējai konfidencialitātes politikai, tajā skaitā Datu aizsardzības regulai. Fyma integrētā datu aizsardzības pieeja novērš seju, automašīnu numuru un citu atpazīšanu, padarot visus savāktos datus anonīmus un aizsargājot sensitīvo informāciju, kura tiek iegūta no videomateriāliem. Ja vienkāršoti – video kvalitāte pirms apstrādes tiek pazemināta tādā mērā, ka padara identifikāciju neiespējamu. Mēs arī neuzkrājam jeb nearhivējam nekādus datus, ir vēl arī daži citi know-how – tas viss padara Fyma šajā ziņā pilnībā drošu. Mūsu mērķis arī ir datu analīze ar konkrētiem mērķiem – cilvēku vai automašīnu plūsmu uzskaite, likumsakarību atrašana, prognozēšana, optimālo risinājumu atrašana. Lai šo mērķi sasniegtu, personiskie dati absolūti nav vajadzīgi.
Ja mēs runājam par ilgtermiņa mērķiem – kādi tie ir?
Mērķis ir kļūt par pasaulē vadošo uzņēmumu videodatu apstrādes jomā. Vai vismaz darīt visu iespējamo, lai kļūtu par šādu uzņēmumu.