Ketika Daniel Gebre tumbuh di Dekemhare, sebuah kota kecil di Eritrea, akses internet adalah kemewahan yang langka. Dia dan teman -teman sekelasnya akan bergiliran menggunakan koneksi kampus tunggal, berbagi file yang diunduh, dan mengandalkan salinan offline Wikipedia hanya untuk belajar.
Pengalaman itu tetap bersamanya – bukan sebagai frustrasi, tetapi sebagai bahan bakar. “Tumbuh di tempat di mana akses internet langka, saya tahu frustrasi karena penasaran dan ingin belajar tetapi terus -menerus ditahan oleh sumber daya digital yang terbatas,” katanya. “Tantangan itu mendorong saya untuk memikirkan bagaimana teknologi dapat dibuat untuk bekerja di lingkungan seperti saya berasal.”
Sekarang 27, Gebre adalah lulusan baru dari Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), di mana ia memfokuskan penelitian masternya tentang cara membawa alat kecerdasan buatan (AI) kepada orang -orang tanpa akses internet.
Tetap up to date dengan berita terbaru. Ikuti KT di saluran WhatsApp.
Proyek tesisnya, IshrinkMengompres model bahasa besar (LLM) sehingga mereka dapat berjalan secara offline pada perangkat seluler-inovasi yang ditujukan untuk siswa dan profesional di bidang konektivitas rendah. “Ada saat -saat di Eritrea ketika bahkan mengunduh dokumen atau video sederhana adalah sebuah tantangan,” katanya.
“Ishrink adalah tentang memastikan orang tidak perlu menunggu akses internet menjadi bagian dari percakapan AI.”
Cara kerjanya
“Secara sederhana, Ishrink adalah kerangka kerja yang dirancang untuk membuat model bahasa besar lebih kecil dan lebih efisien tanpa mempengaruhi kinerja mereka secara signifikan,” jelas Gebre. “Ini melakukan ini dengan mengidentifikasi dan menghapus bagian-bagian dari model yang kurang penting, kemudian menyempurnakan komponen yang tersisa sehingga mereka masih bekerja dengan baik. Ini membuat model lebih cepat, lebih ringan, dan lebih mudah dijalankan pada perangkat dengan sumber daya terbatas.”
Model yang menyusut lebih kecil menimbulkan tantangan unik, katanya, karena mengandung lebih sedikit parameter yang berlebihan dibandingkan dengan model yang lebih besar. “Meskipun demikian, kami mencapai sekitar 22,5 persen dan 19,7 persen pengurangan ukuran pada model seperti LLAMA 3.1-1B dan Falcon 1B.”
“Ishrink saat ini mendukung model Llama, Falcon, dan Qwen, dengan rencana untuk memperluas ke arsitektur sumber terbuka lainnya di masa depan.”
Untuk menguji alat, Gebre mengembangkan aplikasi seluler yang berjalan sepenuhnya pada perangkat lokal. “Hasilnya menjanjikan,” katanya. “Di masa depan, saya bertujuan untuk meningkatkannya dengan kemampuan suara dan multimodal untuk membuatnya lebih berguna dalam skenario dunia nyata,” tambahnya, “Saya berencana untuk membuat Ishrink sepenuhnya open source sehingga dapat digunakan dan ditingkatkan oleh komunitas AI.”
Beasiswa ke UEA
Gebre pindah ke UEA pada 2019 dengan beasiswa dari Kementerian Pendidikan, yang diberikan kepada mahasiswa teknik terkemuka di Eritrea. Dia menyelesaikan gelar sarjana di bidang Teknologi Informasi di Universitas Zayed dengan fokus pada keamanan siber. Itu selama magang penelitian di Mbzuai bahwa arahnya berubah.
Dibimbing oleh Dr Moayad Aloqaily dan Profesor Mohsen Guizani, ia menjadi tenggelam dalam kemungkinan AI dan bagaimana hal itu dapat mengatasi masalah dunia nyata. “Mereka benar -benar mendorong saya untuk menjelajahi AI dengan lebih serius,” katanya.
“Saya telah merencanakan untuk mengejar tuan saya di tempat lain, tetapi Profesor Mohsen terus mendesak saya untuk melamar ke Mbzuai. Akhirnya saya melakukannya, dan keputusan itu mengubah segalanya.”
Gebre menggambarkan semester pertamanya dari sekolah pascasarjana sebagai pengalaman akademik paling sulit dalam hidupnya. Dia menghabiskan malam yang panjang memperkuat keterampilan matematika dan menyesuaikan dengan kecepatan program. “Aku harus mengejar ketinggalan dengan cepat,” katanya. “Ada hari -hari saya belajar sampai jam tiga pagi hanya untuk tetap bertahan.”
Ketekunannya terbayar. Dia menyelesaikan tesisnya, ikut menulis tiga makalah akademik, dan disajikan di konferensi internasional, termasuk Konferensi Internasional IEEE tentang Sistem Machine Manusia di Abu Dhabi. “Anda benar -benar tumbuh ketika Anda mengambil kepemilikan atas pembelajaran Anda,” katanya. “Itu sulit, tetapi transformatif.”
Dari penelitian hingga dampak dunia nyata
Sejak lulus pada Mei 2025, Gebre telah bergabung dengan Inception, sebuah perusahaan G42, sebagai ilmuwan terapan. Dia sekarang bekerja pada solusi AI khusus domain untuk industri-transisi yang didukung oleh magang sebelumnya di Innovation Institute Technology.
“Itu adalah pertama kalinya saya melihat apa yang diperlukan untuk membawa AI ke dalam produksi,” katanya. “Itu memberi saya gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana penelitian berubah menjadi dampak.” Sementara fokusnya hari ini adalah memperbaiki keterampilannya dalam industri, misi jangka panjang Gebre tetap tidak berubah: untuk memperluas akses ke teknologi untuk komunitas yang kurang terlayani.
“Di Eritrea, banyak siswa masih belum pernah mendengar alat seperti Chatgpt atau Gemini,” katanya. “Bahkan di perguruan tinggi, mereka sering harus berkumpul di sekitar satu titik akses internet untuk mengunduh materi. Kesenjangan itu nyata, yang berarti potensinya bahkan lebih besar.”
Rencana masa depan
“Tentu saja,” katanya, ketika ditanya apakah dia berencana untuk kembali ke Eritrea untuk bekerja pada infrastruktur dan pendidikan digital. “Mengingat kesenjangan teknologi saat ini di negara kita, saya ingin menjadi pelopor yang meletakkan dasar bagi industri teknologi yang berkembang di Eritrea. Tujuan saya adalah memimpin program pemberdayaan AI di berbagai domain dan inisiatif.”
Ketika datang ke banyak kelompok etnis dan bahasa Eritrea, ia percaya kurangnya representasi digital adalah masalah yang dapat dan harus ditangani. “Populasi kami sekitar enam juta, dan sementara bahasa Inggris digunakan di beberapa daerah, itu tidak universal,” katanya.
Tantangan utama adalah data dan perhitungan. Sebagai negara populasi kecil, mengumpulkan data yang cukup tidak mudah. Sebagian besar literatur kami dalam bahasa lokal ada dalam bentuk hard copy, jadi mengumpulkan bahan -bahan ini, mendigitalkannya, dan mempersiapkan mereka untuk pelatihan adalah tugas yang signifikan namun dapat dicapai. Dengan sumber daya yang memadai dan kolaborasi, tentu saja mungkin untuk membangun model seperti itu.
“Saat ini, saya sepenuhnya terlibat dalam peran saya pada awal. Di masa depan, saya berencana untuk meluncurkan inisiatif untuk menyatukan individu dengan latar belakang dalam AI, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami untuk berkontribusi pada proyek sumber terbuka yang mengembangkan model yang selaras dengan beragam bahasa, budaya, dan nilai-nilai Eritrea.”
Nasihat untuk siswa dari komunitas yang kurang terlayani
“Selama diskusi panel di Mbzuai, salah satu profesor saya mengatakan bahwa kunci keunggulan di bidang apa pun adalah menguasai fundamental, tidak ada jalan pintas. Nasihat itu benar -benar mengubah perspektif saya, dan saya akan meneruskannya kepada siapa pun yang memulai AI,” jelasnya.
“Untuk siswa dari latar belakang yang mirip dengan saya, saya akan menambahkan bahwa bakat dan kinerja akademik yang baik tidak cukup. Pola pikir yang benar, upaya yang konsisten, keterampilan interpersonal yang kuat, dan membangun jaringan profesional yang solid sama pentingnya dalam menentukan seberapa jauh Anda bisa melangkah.”
Ketika dia menerima gelarnya, ibunya hadir – saat yang membanggakan menandai seberapa jauh dia telah datang. “Saya sangat berterima kasih kepada UEA karena memberi saya kesempatan ini,” katanya. “Itu mengubah jalan hidup saya.” Dia berharap pekerjaannya hanyalah permulaan. “Jika Ishrink atau bagian dari apa yang telah saya lakukan dapat membantu siswa seperti saya belajar, mengeksplorasi, dan tumbuh – di mana pun mereka tinggal atau sumber daya apa yang mereka miliki – itulah dampak yang saya ingin terus bangun.”
