Activeloop, una startup con sede in California, ha annunciato oggi di aver raccolto 11 milioni di dollari in finanziamenti di serie A da Streamlined Ventures, Y Combinator, Samsung Next e altri investitori. La società offre un database specializzato per semplificare i progetti di intelligenza artificiale.
Attualmente, molte aziende affrontano la sfida di utilizzare dati multimodali non strutturati per addestrare modelli di intelligenza artificiale. Activeloop, fondata da Davit Buniatyan, mira a risolvere questo problema con “Deep Lake”, una tecnologia che consente di creare applicazioni AI a un costo inferiore e con maggiore produttività.
Con il continuo aumento delle aziende interessate all’uso dell’intelligenza artificiale, la formazione di modelli di base efficienti richiede la gestione di enormi quantità di dati non strutturati, come testi, audio e video. Activeloop affronta questa sfida standardizzando il processo con Deep Lake, che archivia i dati complessi come tensori, formati che gli algoritmi di deep learning possono utilizzare direttamente.
I tensori vengono archiviati in modo ordinato in uno storage di oggetti basato su cloud o locale e quindi trasmessi in streaming per l’addestramento dei modelli. Questo approccio consente un utilizzo efficiente delle risorse di calcolo, eliminando la necessità di copiare i dati in batch e lasciare le unità di elaborazione inattive.
L’azienda è nata nel 2018 quando Buniatyan ha affrontato la sfida di gestire migliaia di scansioni cerebrali di topi. Da allora, ha sviluppato Deep Lake per archiviare e preelaborare dati multimodali, distinguendo tra un’offerta open source e proprietaria.
Con un milione di download del progetto open source, l’azienda sta guadagnando terreno nel settore enterprise. Attualmente, serve aziende Fortune 500 in settori come il biofarmaceutico, le scienze della vita e la tecnologia medica.
Con i fondi raccolti, Activeloop mira ad ampliare la sua offerta e il suo team di ingegneri. La nuova versione di Deep Lake, v4, promette miglioramenti significativi nella velocità e nell’integrazione dei dati, offrendo alle aziende un’alternativa più economica e produttiva per l’organizzazione e il recupero dei dati.