La AI determinada obtiene $ 11M de la Serie A para democratizar el desarrollo de la IA

La AI determinada obtiene $ 11M de la Serie A para democratizar el desarrollo de la IA

El aprendizaje profundo implica un proceso altamente iterativo en el que los científicos de datos construyen modelos y los prueban en sistemas con GPU hasta que obtienen algo con lo que pueden trabajar. Puede ser costoso y llevar mucho tiempo, a menudo demorar semanas en diseñar el modelo correcto. Determinado AI, una nueva empresa quiere cambiar eso haciendo que el proceso sea más rápido, más barato y más eficiente. Surgió hoy del sigilo con $ 11 millones en fondos de la Serie A.

La ronda fue liderada por GV. (anteriormente Google Ventures) con la ayuda de Amplify Partners, Haystack y SV Angel. La compañía también anunció una ronda inicial de semillas de $ 2.6 millones a partir de 2017 por un total de $ 13.6 millones recaudados hasta la fecha.

Evan Sparks, cofundador y CEO de Determined AI dice que hasta ahora, solo las compañías más grandes como Facebook, Google, Apple y Microsoft podrían configurar la infraestructura y los sistemas para producir inteligencia artificial sofisticada, como autos de auto manejo y tecnologías de reconocimiento de voz. “Nuestra opinión es que una gran razón por la [these big companies] “Lo que pueden hacer es que todos tienen una infraestructura de software interna que les permite a sus equipos de ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos ser efectivos y producir aplicaciones rápidamente”, dijo Sparks a TechCrunch.

La idea de Determined es crear software para manejar todo, desde la administración de recursos informáticos de clústeres hasta la automatización de flujos de trabajo, poniendo así parte de esa tecnología de gran empresa al alcance de cualquier organización. “Lo que tenemos que hacer es construir ese software para todos los demás”, dijo. El mercado objetivo es Fortune 500 y Global 2000.

La solución de la compañía se basa en la investigación realizada durante los últimos años en AmpLab en la Universidad de California, Berkeley (que probablemente es más conocida por el desarrollo de Apache Spark). Utilizó el conocimiento generado en el laboratorio para crear soluciones sofisticadas que ayudan a hacer un mejor uso de los recursos de GPU de un cliente.

“Estamos ofreciendo una especie de capa base que es la programación y el intercambio de recursos para estos recursos altamente costosos, y además, hemos agregado algunos servicios en torno a la automatización del flujo de trabajo”. Sparks dijo que el equipo ha generado resultados de última generación que están entre cinco y 50 veces más rápido que los resultados de las herramientas que están disponibles para la mayoría de las compañías en la actualidad.

Por ahora, la puesta en marcha está tratando de ayudar a los clientes a alejarse de los tipos de soluciones genéricas disponibles en la actualidad a enfoques más personalizados utilizando herramientas de AI determinadas para ayudar a acelerar el proceso de producción de AI. El dinero de la ronda de hoy debería ayudar a impulsar el crecimiento, agregar ingenieros y continuar construyendo la solución.


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