IA relacional, una startup que quiere cambiar la forma en que se crean las aplicaciones basadas en datos mediante la combinación de un sistema de base de datos con un gráfico de conocimiento, anunció hoy que ha recaudado una ronda de financiación de la Serie B de 75 millones de dólares dirigida por Tiger Global. Los inversores anteriores Madrona Venture Group, que lideró la Serie A de la empresa en 2021, Addition y Menlo Ventures también participaron en esta ronda, lo que eleva la financiación total de RelationalAI a 122 millones de dólares.
La compañía también anunció hoy que agregará a Bob Muglia, el ex director ejecutivo de Snowflake, a su directorio.
La idea aquí es llevar el poder de los gráficos de conocimiento, es decir, la tecnología que impulsa cosas como Google panel de conocimiento característica en sus resultados de búsqueda, a cada negocio. Como cofundador y director ejecutivo de RelationalAI Molham Aref (que anteriormente fue director ejecutivo de LogicBox y Predictix), los lagos de datos (en todas sus variaciones) ahora permiten a las empresas consolidar todos sus datos de una multitud de sistemas aislados en un solo lugar.
“Desafortunadamente, solo puede mover los datos a Snowflake; no puede mover la lógica de la aplicación que se encuentra en esas aplicaciones”, dijo. “Así que tienes datos desarmados. Tenías todos estos silos de datos y los pusiste en un solo lugar, pero tu conocimiento aún vive en silos. Y por conocimiento aquí, me refiero a lógica de aplicación, lógica de negocios, etc.”
Créditos de imagen: IA relacional
El exejecutivo de Microsoft y director gerente de Madrona, S. Somasegar, se hizo eco de esto y señaló que, si bien las empresas ahora tienen una pila de datos que está fuertemente influenciada por la forma en que los proveedores de la nube a gran escala construyen sus sistemas, la capacidad de admitir lo que Somasegar llama “IA compuesta”. todavía faltan cargas de trabajo. Estas cargas de trabajo, que él define como análisis de gráficos, razonamiento e IA neurosimbólica (IA simbólica + redes neuronales profundas), no son parte de lo que un sistema de base de datos tradicional fue creado para admitir, por lo que tienden a ser manejadas por sistemas fuera de la base de datos. .
Ahí es donde entra RelationalAI. Usando su sistema, los desarrolladores pueden ejecutar consultas y generar predicciones de ML. usando Rel, el lenguaje declarativo de la empresa. RelationalAI dice que puede reducir la cantidad de líneas que un desarrollador necesita escribir entre 10 y 100 veces. Usando Rel, los desarrolladores pueden modelar el conocimiento del dominio para construir estos gráficos de conocimiento y “reflexionar sobre datos, metadatos y lógica”, dice la compañía.
“Tiger Global respalda a los empresarios dinámicos que operan empresas de crecimiento líderes en el mercado”, dijo John Curtius, socio de Tiger Global. “Nos acercamos a RelationalAI porque creemos que su sistema es de misión crítica para el panorama de datos moderno y, lo que es igual de importante, tienen un equipo imbatible”.
El servicio ahora se encuentra en acceso temprano y la compañía espera poder abrirlo para el autoservicio a principios de 2023.
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