TypingDNA, una startup de cuatro años y 18 personas que se fundó en Bucarest, Rumania y más recientemente mudó su sede a Brooklyn, Nueva York, cerró con $ 7 millones en fondos de la Serie A para algo interesante: tecnología impulsada por IA que dice que puede reconocer a las personas según su forma de escribir, tanto en sus computadoras portátiles como en sus dispositivos móviles.
Ayer descubrimos una presentación ante la SEC que mostraba que la compañía, que se graduó de Techstars NYC a fines de 2018 y a principios del año pasado cerró con € 1.3 millones en fondos iniciales, hasta ahora había recaudado $ 5.25 millones para ese objetivo. Desde entonces, nos hemos conectado con el cofundador y CEO de la compañía, Raul Popa, quien confirma que se ha recaudado todo el monto.
Gradient Ventures, que es el grupo de riesgo de casi tres años de edad, centrado en AI de Google, lideró la ronda; se unió a los patrocinadores anteriores de la compañía, incluidos Techstars Ventures y GapMinder Venture Partners, un equipo de riesgo con sede en Amsterdam.
La biometría de mecanografía, la información de sincronización detallada que describe exactamente cuándo se presiona y suelta cada tecla como una forma de identificar a la persona única en el teclado, aparentemente no es nueva. Un artículo de PC World de dos años dice que la investigación en el campo data de hace 20 años. También dice que las imprecisiones han impedido que la tecnología se use como una forma generalizada de autenticar a las personas. TypingDNA Mientras tanto, afirma que la tecnología de reconocimiento de patrones de mecanografía que ha desarrollado tiene una tasa de precisión de entre 99% y 99.9%.
Según Popa, TypingDNA está trabajando actualmente con bancos, aplicaciones financieras y de pago, plataformas de educación en línea, aplicaciones empresariales, aplicaciones para consumidores y aplicaciones gubernamentales relacionadas con la prevención de identidad y fraude.
En el frente educativo, por ejemplo, ayuda a las organizaciones a garantizar que otorguen el crédito adecuado a los estudiantes por el trabajo que reciben.
Vale la pena señalar: su API está abierta a cualquiera, especialmente a los desarrolladores, que buscan integrar la tecnología en sus productos y aplicaciones. De hecho, cuando se le preguntó cómo utilizará la compañía su nueva ronda, Popa dice que el plan implica “centrarse más en los desarrolladores, idear productos basados en biometría que puedan integrarse fácilmente para resolver varios casos de uso y ayudar a los bancos y las fintech donde la regulación pide la biometría como segundo factor “.
En cuanto a lo que TypingDNA está haciendo que antes no era posible, Popa dice que su equipo no necesita una gran cantidad de trabajo para sacar conclusiones, que son “capaces de ver muy pocas muestras de texto para autenticarse”. personas con gran precisión “.
La tecnología móvil, dice, “necesita incluso menos datos que en el escritorio, porque también observamos otros sensores en el dispositivo”.
Desde el punto de vista de la IA, TypingDNA aparentemente combina reconocimiento de patrones, detección de anomalías y lo que Popa llama técnicas de aprendizaje de una sola vez, algunas de las cuales son “completamente novedosas”, dice. De hecho, si todo sale según lo planeado, eventualmente también podría aplicarse a otras tecnologías, así como a mejorar la calidad de la clasificación binaria cuando se usan pocas muestras de entrenamiento.
Source link