Donne straordinarie stanno cambiando attivamente il mondo delle app e Maria Larsson è una di loro. Il lavoro dell’ingegnere responsabile del machine learning (ML) dell’app per il monitoraggio del sonno Sleep Cycle ha contribuito a far conoscere meglio il sonno a milioni di utenti.

Nome: Maria Larsson (she/her)
Ruolo: ingegnere responsabile del machine learning
App: Sleep Cycle di Göteborg, Svezia
Emoji di emancipazione preferita: 🦾

Per Sleep Cycle, Larsson lavora molto sugli algoritmi. Analizzando i dati degli utenti, presi da coloro che hanno acconsentito al loro utilizzo, Larsson mira a rendere l’app più intelligente e più influente sulla qualità della salute del sonno delle persone.

Uno dei progetti più significativi di Larsson è stata la realizzazione del cosiddetto Snoracle di Sleep Cycle (una crasi delle parole inglesi snoring “russare” e oracle “oracolo”), che migliora notevolmente il monitoraggio del sonno e, di conseguenza, il sonno degli utenti dell’app.

L’algoritmo di Snoracle è progettato per individuare e riconoscere qualsiasi suono di russamento riconducendolo alla persona corretta presente nella stanza. “Prima ci affidavamo a un altro modello e a volte gli utenti chiedevano se l’app fosse stata in grado di rilevare anche il russare del partner accanto a loro durante la notte”, ricorda Larsson.

Utilizzando le sue competenze di ML e i dati sul russare che un gruppo di utenti ha messo a disposizione per i test, Larsson ha ideato un modello in grado di distinguere il russare di più persone. “In pratica si etichettando alcuni russamenti come ‘questo sono io’o ‘questo non sono io’ e lo si fa per un paio di suoni di russamento diversi prima che l’app classifichi in autonomia la fonte del rumore propria o altrui”, spiega Larsson.

Quando Larsson si è resa conto di quante cose interessanti poteva realizzare con il ML, ha deciso di aiutare altre donne a entrare nel settore. Nel suo tempo libero, occasionalmente realizza workshop in cui le donne possono programmare e provare soluzioni in uno spazio sicuro: “alla fine molte donne si sono presentate dicendo ‘è divertente’, e non avrebbero mai provato nulla del genere se non fosse stato per l’evento”.

Al giorno d’oggi, l’apprendimento online e tramite app è onnipresente, e questo vale anche per il ML e la risoluzione dei problemi. Larsson consiglia di seguire corsi sugli algoritmi più utilizzati. Suggerisce anche di consultare piattaforme come Kaggle, dove è possibile creare i propri progetti: “è un po’ come dire: ‘ecco i dati, ecco un problema: risolvilo’ e in palio ci sono le migliori soluzioni per risolverlo.”

Larsson crede che sia necessario un maggior numero di donne per rimodellare la tecnologia e renderla appetibile a più utenti. “In passato ho lavorato per un’azienda produttrice di macchine fotografiche e l’impugnatura della macchina non era adatta a delle mani piccole”, ricorda Larsson. “Credo che si possa riconoscere che molta tecnologia è spesso orientata verso un uso prevalentemente maschile.”

Con una maggiore eterogeneità di opinioni come quelle di Larsson a capo della progettazione di prodotti e algoritmi, siamo sulla strada per ottenere un cambiamento duraturo.

Sei una donna o una persona non binaria che lavora per un’app o un gioco e vorresti che condividessimo la tua storia? Contattaci.