Hi ha moltes dones extraordinàries que treballen activament per canviar el món de les apps i Maria Larsson n’és una. La feina d’aquesta enginyera d’aprenentatge automàtic (ML) a Sleep Cycle, la popular app per controlar el descans, ha ajudat milions d’usuaris a entendre el món de la son.

Nom: Maria Larsson (ella)
Càrrec: enginyera d’aprenentatge automàtic
App: Sleep Cycle, de Göteborg, Suècia
Emoji d’empoderament preferit: 🦾

En el cas de Sleep Cycle, Maria Larsson para especial atenció als algoritmes. Analitzant les dades dels usuaris, que es recullen entre tots els que n’han consentit l’ús, Larsson aspira a fer una app encara més intel·ligent i que tingui un impacte més gran en el descans de la gent.

Un dels projectes més significatius de Larsson fins ara és la creació de l’anomenat Snoracle de Sleep Cycle, un mot que surt de la combinació de les paraules snoring i oracle. Snoracle millora el seguiment i el control del son dels usuaris que el fan servir i, per tant, també en millora la qualitat.

L’algoritme de Snoracle està dissenyat per distingir els roncs que es produeixien en una mateixa habitació i atribuir-los a la persona adequada. «Abans fèiem servir un altre model i a vegades els usuaris ens preguntaven si l’app també seria capaç de detectar els roncs de la seva parella, que també roncava al costat», recorda Larsson.

Aplicant els seus coneixements en aprenentatge automàtic a les dades obtingudes de l’anàlisi dels roncs d’usuaris que van participar en diferents proves, Larsson va crear un model que permet distingir els roncs de diferents persones en una mateixa habitació. «Bàsicament, has de classificar els roncs com a ‘soc jo’ o ‘no soc jo’ en un parell d’ocasions fins que l’app etiqueta automàticament si l’origen del ronc és teu o d’algú altre», explica.

Quan Larsson es va adonar de les moltes idees genials que podia materialitzar amb l’aprenentatge automàtic, va decidir ajudar altres dones a introduir-se en aquest camp. En les seves estones lliures, Larsson imparteix tallers on les dones aprenen a programar i busquen diferents solucions en un entorn segur: «al final va resultar que moltes dones venien i em deien ‘això és molt divertit’, i segurament mai no ho haurien intentat si no haguéssim organitzat els tallers».

Actualment, l’aprenentatge en línia i a través d’apps és a tot arreu, i això també és fa extensible a l’ML i la resolució de problemes. Larsson recomana fer cursets en els algoritmes d’ús més freqüent. També recomana consultar plataformes com ara Kaggle, on cadascú pot crear els seus propis projectes: «és com dir ‘aquí tens les dades, aquí hi ha un problema: ara intenta resoldre’l’, i fins i tot hi ha premis per a les millors solucions».

Larsson està convençuda que calen més dones per remodelar la tecnologia i fer-la més atractiva per a més gent. «Abans treballava en una companyia de càmeres, i l’agafador de la càmera no estava pensat per a mans petites», recorda Larsson. «Crec que és evident que en molts àmbits de la tecnologia, encara hi ha un important biaix de gènere que afavoreix bàsicament els homes».

Amb més opinions diverses com les de Larsson i el seu capdavanter disseny de productes i algoritmes, anem pel bon camí de cara a assolir un canvi durador.

Ets una dona o una persona no binària que treballa en una app o un joc i vols que compartim la teva història? Posa’t en contacte amb nosaltres.