La piattaforma di rilevamento del codice AI CatalyzeX raccoglie $ 1,64 milioni
 
CatalyzeX , una startup con sede in California , che offre una piattaforma per la scoperta e il know-how del codice AI/ML, ha annunciato oggi di aver raccolto $ 1,64 milioni in un round di finanziamento guidato da Unshackled Ventures, Darling Ventures, Kepler Ventures, On Deck, Abstraction Capital , Impopular Ventures e Basecamp Fund. La società ha affermato che prevede di utilizzare il round, che ha visto anche la partecipazione di più angeli, per accelerare ulteriormente lo sviluppo del suo prodotto, democratizzando l’intelligenza artificiale per i costruttori di tutto il mondo.

Nel corso degli anni sono state condotte decine di migliaia di ricerche sull’intelligenza artificiale, costruendo un enorme archivio di materiale tecnico per vari casi d’uso e industrie. Tuttavia, trovare informazioni rilevanti da questa enorme fetta per un progetto in corso è stata a lungo una sfida per sviluppatori e data scientist di tutto il mondo. Finivano spesso per passare ore su Google, alla ricerca di documenti che potrebbero contenere frammenti di codice e modelli su cui costruire (solo dal 10 al 12% di codice condiviso) e altro know-how che potrebbe accelerare lo sviluppo del loro progetto di intelligenza artificiale.

Spinti da questa sfida nelle loro carriere professionali, i fratelli Gaurav e Himanshu Ragtah hanno deciso di avviare CatalyzeX nel 2019. La startup offre un sito Web che cura documenti di ricerca e studi sull’intelligenza artificiale dal web, offrendo agli sviluppatori uno sportello unico per scoprire le tecniche di ML e know-how, insieme al codice corrispondente, per i rispettivi progetti.”L’offerta di CatalyzeX è alimentata da crawler, aggregatori e classificatori che abbiamo creato internamente per esaminare automaticamente documenti tecnici e piattaforme di codice ogni giorno e per abbinare e collegare modelli e tecniche di apprendimento automatico con varie implementazioni di codice corrispondenti “, ha detto Gaurav Venturebeat in una e-mail. “Permettiamo anche l’invio di codice e feedback dai membri della rete CatalyzeX.”

La piattaforma ad accesso libero è una sorta di motore di ricerca, in cui uno sviluppatore sceglie i consigli o inserisce una query problematica, come il rilevamento del cancro, nel campo di ricerca. I risultati mostrano tutti i modelli/tecniche di ML disponibili pertinenti, con l’implementazione completa di carta e codice, che potrebbero aiutare con il problema. Se il codice non è pubblicamente disponibile, la piattaforma offre anche un’opzione per mettersi in contatto con gli autori per richiederlo o ottenere risposta a ulteriori domande.

Oltre a questo, CatalyzeX offre anche un’estensione del browser che visualizza automaticamente i collegamenti alle implementazioni del codice per le tecniche e i documenti ML che appaiono nei risultati della Ricerca Google.

“Dal momento che il codice è la lingua franca per costruttori e produttori, non muri di testo, e dato l’enorme volume di sviluppi nella ricerca sull’intelligenza artificiale ogni singolo giorno, far emergere implementazioni di codice rilevanti consente di risparmiare notevolmente tempo e fatica per sviluppatori e tecnici non esperti nella scoperta e valutare opzioni praticabili per sfruttare l’intelligenza artificiale nei loro prodotti e processi”, ha aggiunto il cofondatore.

Concentrati sull’affrontare lo status quo attuale, la base di utenti in crescita
Mentre piattaforme come 42papers e Deepai.org offrono anche ricerca e know-how sull’intelligenza artificiale, CatalyzeX afferma di differenziarsi con un repository molto più grande per modelli/tecniche e scoperta del codice. La piattaforma attualmente serve oltre 30.000 utenti ogni settimana con oltre 500.000 implementazioni di codice.

 
Tuttavia, Gaurav ha sottolineato che la vera sfida non è battere questi siti, ma affrontare l’attuale status quo, che è fortemente frammentato e impedisce a un significativo sviluppo tecnologico di raggiungere il mondo reale.

Questo, ha detto, sarà fatto accelerando lo sviluppo del prodotto, portandolo a più sviluppatori e data scientist in tutto il mondo. Gaurav non ha condiviso specifici piani di sviluppo del prodotto, ma ha notato che una parte del finanziamento andrà all’assunzione di progettisti e ingegneri di prodotto che lavoreranno per aggiornare la piattaforma.

“Abbiamo anche integrazioni e partnership pianificate con diverse piattaforme di collaborazione al codice e di ricerca sull’intelligenza artificiale”, ha aggiunto osservando che stanno anche esplorando opzioni di monetizzazione come l’introduzione di un livello a pagamento con filtri di ricerca avanzati e integrazioni con ambienti di sviluppo/implementazione o la connessione ad alta -abilità di talento con opportunità globali nell’intelligenza artificiale.

Secondo PwC , l’intelligenza artificiale potrebbe contribuire fino a 15,7 trilioni di dollari all’economia globale nel 2030. Di questi, 6,6 trilioni di dollari probabilmente proverranno dall’aumento della produttività e 9,1 trilioni di dollari dagli effetti collaterali dei consumi.

Di ihal

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