AI duomenų kūrimo platformos startuolis „Encord“ surinko 30 mln

Duomenų anotacijų platformos teikėjas „Encord“, oficialiai žinomas kaip „Cord Technologies Inc.“, šiandien paskelbė užbaigęs 30 mln. USD investiciją į B seriją, vadovaujamą „Next47“, dalyvaujant ankstesniems rėmėjams „Y Combinator“, „CRV“ ir „Crane Venture Partners“.

Startuolis sukūrė tai, ką mėgsta vadinti „duomenų kūrimo platforma“, kuri skirta palengvinti dirbtinio intelekto modelių mokymą. Jame paaiškinama, kad bet kurio AI modelio efektyvumas yra tiesiogiai susietas su duomenimis, kuriais jis buvo apmokytas, o tai reiškia, kad duomenų paruošimas ir anotavimas yra pagrindinės AI kūrėjų užduotys.

Iššūkis yra tas, kad komandos yra priverstos susidoroti su daugybe sutvarkytos, nekuruojamos ir nesuformatuotos informacijos. Tradiciškai duomenys ruošiami ir anotuojami rankiniu būdu, o tai sukuria didelę AI kūrimo kliūtį.

Nors automatizuotos duomenų anotacijos sistemos nėra naujos, tradicinės sistemos buvo labai priklausomos nuo žmogaus priežiūros. „Encord“ to nedaro, o automatizuoja visą procesą naudodama patį AI jam prižiūrėti ir padeda komandoms paruošti didelius duomenų rinkinius dirbtinio intelekto mokymui daug greičiau, nei buvo įmanoma anksčiau.

„Encord“ teigia, kad jos programinė įranga apima keturis pagrindinius veiksmus, susijusius su AI mokymo duomenų rinkinių kūrimu, apimančiu duomenų valdymą, duomenų tvarkymą, modelio vertinimą ir anotaciją. Sujungus šias užduotis į vieną platformą, sukuriamas pėdsakas, kuriuo kūrėjai gali įsigilinti į savo AI modelius ir suprasti, kodėl jie sukuria konkrečius rezultatus. Tada jie gali išsiaiškinti, kaip patobulinti savo modelius ir perkvalifikuoti juos, kad pasiektų geresnių rezultatų.

Startuolis bando konkuruoti duomenų anotavimo ir ženklinimo pramonėje, kuri, kaip tikimasi, iki 2027 m. išaugs iki daugiau nei 3,6 mlrd. USD per metus, ir susiduria su didele konkurencija. Didžiausias jos konkurentas tikriausiai yra „Scale AI Inc.“, ir yra daugybė kitų startuolių, kurie siekia šio pyrago gabalo, pavyzdžiui, „Datasaur Inc.“, „Dataloop Inc.“ ir „Soda Data NV“.

Tačiau Ericas Landau, „Encord“ įkūrėjas ir vadovas, „TechCrunch“ sakė, kad jo įmonės platforma yra universalesnė nei konkurentų. Jo teigimu, pranašumas yra tas, kad jis unikaliai gali padėti AI kūrėjams tyrinėti ir vizualizuoti savo mokymo duomenų rinkinius, nesvarbu, ar juose yra vaizdų, teksto, vaizdo įrašų ar balso įrašų.

Jame taip pat pateikiami įrankiai, skirti palyginti skirtingų modelių, parengtų naudojant tuos pačius duomenų rinkinius, išvestį ir našumą bei aptikti modelio tikslumo problemas. Be to, jis netgi gali pasiūlyti, kokių papildomų treniruočių duomenų reikėtų įtraukti į rinkinį, kad būtų galima išspręsti visas nustatytas problemas.

„„Encord“ leidžia konsoliduoti visas duomenų darbo eigas vienoje platformoje“, – paaiškino Landau. „Dėl šio konsolidavimo įmonės įgyja atsekamumą, kuris atskleidžia dažnai nepermatomą AI „juodąją dėžę“, padedančią suprasti, kodėl modelis priima konkrečius sprendimus.

Žinoma, galima tikėtis, kad Encord mano, kad jo duomenų kūrimo platforma yra geriausia, tačiau negalima paneigti, kad jos produktas buvo gerai įvertintas. Iki šiol joje yra daugiau nei 120 prisiregistravusių klientų, įskaitant tokias organizacijas kaip Synthesia Ltd., Koninklijke Philips NV, Zoopla Ltd., Cedars-Sinai Medical Center ir Northwell Health LLC.

TJ Rylanderis, „Next47“ generalinis partneris, teigė, kad „Encord“ patraukė jo dėmesį, nes jis matė daugybę naujovių AI modelio ir skaičiavimo lygmenyse, tačiau mažai pažangos duomenų sluoksnio srityje. „Į ateitį žvelgianti „Encord“ platforma sprendžia vieną didžiausių šiandieninių AI iššūkių – supranti ir tvarkyti duomenis, kurie suteiks įmonėms aukštos kokybės ir patikimus jų dirbtinio intelekto programų rezultatus, taip sumažinant AI diegimo riziką“, – sakė jis.

Vaizdas: Encord