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Mobius Labs obtiene $ 6 millones para ayudar a más sectores a aprovechar la visión por computadora

Mobius Labs obtiene $ 6 millones para ayudar a más sectores a aprovechar la visión por computadora

Con sede en berlín Laboratorios Mobius ha cerrado una financiación de 5,2 millones de euros (~ 6,1 millones de dólares) que se completa con el aumento de la demanda de su plataforma de formación en visión por ordenador. La inversión de la Serie A está dirigida por Ventech VC, junto con Atlantic Labs, APEX Ventures, Space Capital, Lunar Ventures y algunos inversores ángeles adicionales.

La startup ofrece un SDK que permite al usuario crear modelos personalizados de visión por computadora alimentados con un poco de sus propios datos de entrenamiento, como una alternativa a las herramientas estándar que pueden no tener la especificidad requerida para un caso de uso particular.

También marca un enfoque “sin código”, diciendo que su tecnología ha sido diseñada pensando en un usuario no técnico.

Como es un SDK, la plataforma de Mobius Labs también se puede implementar en las instalaciones y / o en el dispositivo, en lugar de que el cliente necesite conectarse a un servicio en la nube para aprovechar la utilidad de la herramienta de inteligencia artificial.

“Trabajar con nuestra interfaz de usuario de capacitación personalizada es muy simple y no requiere conocimientos técnicos previos en ningún nivel”, afirma Appu Shaji, director ejecutivo y científico jefe.

“A lo largo de los años, una tendencia que hemos observado es que a menudo las personas que obtienen el máximo valor de la IA son personas no técnicas, como un administrador de contenido en una agencia de prensa y creatividad, o un administrador de aplicaciones en el sector espacial. Nuestra IA sin código permite que cualquiera cree sus propias aplicaciones, lo que permite a estos usuarios acercarse a su visión sin tener que esperar a que los expertos en IA o los equipos de desarrolladores los ayuden “.

Mobius Labs, que se fundó en 2018, ahora tiene 30 clientes que utilizan sus herramientas para una variedad de casos de uso.

Los usos incluyen categorización, recomendación, predicción, reducción de gastos operativos y / o “generalmente conectar usuarios y audiencias con el contenido visual que es más relevante para sus necesidades”. (Como era de esperar, la prensa, la radiodifusión y el sector de la fotografía de archivo han sido grandes focos hasta la fecha).

Pero reconoce que su tecnología tiene una utilidad más amplia y se está preparando para crecer.

Atiende a empresas de varios tamaños, desde nuevas empresas hasta pymes, pero dice que se dirige principalmente a empresas globales con importantes desafíos de contenido, de ahí su enfoque histórico en el sector de los medios y los casos de uso de video.

Ahora, sin embargo, también se está enfocando en aplicaciones geoespaciales y de observación de la tierra mientras busca expandir su base de clientes.

La startup de 30 personas ha duplicado su tamaño en los últimos 18 meses. Con la nueva financiación, planea duplicar su plantilla nuevamente durante los próximos 12 meses, ya que busca expandir su huella geográfica, centrándose en Europa y EE. UU.

El crecimiento interanual también ha sido el doble, pero cree que puede aumentarlo al aprovechar otros sectores.

“Trabajamos con industrias ricas en datos visuales”, dice Shaji. “El sector geoespacial es algo en lo que nos estamos enfocando actualmente, ya que creemos firmemente que están produciendo grandes cantidades de datos visuales. Sin embargo, estos enormes archivos de datos de píxeles sin procesar son inútiles por sí mismos.

Por ejemplo, si queremos rastrear cómo se están expandiendo los frentes de los ríos, tenemos que mirar los datos recopilados por los satélites, clasificarlos y etiquetarlos para analizarlos. Actualmente esto se hace manualmente. La tecnología que estamos creando viene en un SDK liviano y se puede implementar directamente en estos satélites para que los datos sin procesar puedan detectarse y luego analizarse mediante algoritmos de aprendizaje automático. Actualmente estamos trabajando con empresas de satélites en este sector ”.

En el frente competitivo, Shaji nombra a Clarifai y Google Cloud Vision como los principales rivales que tiene en la mira.

“Nos damos cuenta de que estos son los grandes jugadores, pero al mismo tiempo creemos que tenemos algo único que ofrecer, que estos jugadores no pueden: a diferencia de sus soluciones, los usuarios de nuestra plataforma pueden estar fuera del campo de la visión por computadora. Al democratizar la formación de modelos de aprendizaje automático más allá del simple grupo técnico, estamos haciendo que la visión por computadora sea accesible y comprensible para cualquier persona, independientemente de su puesto de trabajo ”, argumenta.

“Otro valor fundamental que nos diferencia es la forma en que tratamos los datos de los clientes. Nuestras soluciones se entregan en forma de un kit de desarrollo de software (SDK), que se ejecuta en las instalaciones, completamente localmente en los sistemas de los clientes. Nunca se nos devuelve ningún dato. Nuestro papel es capacitar a las personas para que creen aplicaciones y las hagan suyas “.

Las nuevas empresas de visión por computadora han sido un objetivo de adquisición caliente en los últimos años y algunas empresas que ofrecían “visión por computadora como servicio” fueron adquiridas por empresas de servicios de TI para reforzar sus ofertas existentes, mientras que gigantes tecnológicos como Amazon y (el mencionado) Google ofrecen sus sus propios servicios de visión por computadora también.

Pero Shaji sugiere que la tecnología se encuentra ahora en una etapa diferente de desarrollo y preparada para una “adopción masiva”.

“Estamos hablando de brindar soluciones que permitan a los clientes crear sus propias aplicaciones”, dice, resumiendo el juego competitivo. “Y [do that] con total privacidad de datos, donde nuestras soluciones se ejecutan en las instalaciones y no vemos los datos de nuestros clientes. A esto se suma la facilidad de uso que ofrece nuestra tecnología: es una solución liviana que se puede implementar en muchos dispositivos ‘de vanguardia’ como teléfonos inteligentes, computadoras portátiles e incluso en satélites “.

Al comentar sobre la financiación en un comunicado, Stephan Wirries, socio de Ventech VC, agregó: “Appu y el equipo de Mobius Labs han desarrollado una oferta incomparable en el espacio de la visión por computadora. Superhuman Vision es impresionantemente innovador con su alto grado de precisión a pesar del entrenamiento requerido muy limitado para reconocer nuevos objetos con una excelente eficiencia computacional. Creemos que las industrias se transformarán a través de la inteligencia artificial, y Mobius Labs es la máquina de enseñanza innovadora de tecnología profunda en Europa que hay que ver “.


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