DeepL si rivolge alla traduzione AI per le aziende con nuovi $ 100 milioni

Cercando di rivolgersi ai clienti aziendali con la traduzione in lingua AI, DeepL, con sede a Colonia, in Germania, ha annunciato un nuovo aumento di fondi che i rapporti pubblici stimano ben oltre $ 100 milioni. La traduzione linguistica è una funzione sempre più critica per le imprese che lavorano in aree geografiche e demografiche diverse.

Le funzionalità di traduzione linguistica di base sono disponibili da decenni, ad esempio servizi come Google Translate. Ma la sfida è stata consentire traduzioni più avanzate per casi d’uso aziendali che catturino non solo il significato letterale, ma anche il tono e il contesto corretti. Questa è un’area in cui la traduzione linguistica basata sull’intelligenza artificiale sta iniziando ad avere un impatto.

 
Ottimizzazione delle strategie di sicurezza durante una grave carenza di talenti
DeepL è stato lanciato nel 2017 e ha costantemente avanzato la sua tecnologia attraverso reti neurali profonde. Il nuovo finanziamento aumenta la valutazione della società a oltre 1 miliardo di dollari. La società non ha rilasciato pubblicamente il totale raccolto.

“Non stiamo rivelando questo numero, possiamo solo dire che è di dimensioni significative”, ha detto a VentureBeat il CEO di DeepL, Jaroslaw “Jarek” Kutylowski.

 

Pur timido su quale sia l’importo effettivo del finanziamento, Kutylowski ha obiettivi molto chiari su come verranno utilizzati i soldi. Man mano che l’azienda cresce, ha osservato, spenderà di più per la ricerca fondamentale sull’IA, avventurandosi in nuove aree di prodotto e ampliando anche il proprio portafoglio verso i clienti aziendali.

La traduzione basata sull’intelligenza artificiale è una tendenza in crescita
 
 I primi giorni della traduzione linguistica erano guidati da tecniche di corrispondenza di modelli di base. 

Ad esempio, un utente digita “ciao” in un database che corrisponde al suo equivalente in un’altra lingua; ad esempio, francese (“bonjour”). I costrutti semantici di base del pattern matching, tuttavia, non si adattano a traduzioni su scala più ampia, dove il contesto e il tono contano.

DeepL è uno dei tanti fornitori che hanno applicato tecniche di intelligenza artificiale avanzate per tradurre meglio il linguaggio umano. Google ha migliorato il suo servizio Google Translate negli ultimi anni con una serie di approcci diversi, incluso l’uso di una rete neurale ricorrente (RNN).

Microsoft ha aggiornato attivamente il suo servizio Azure Translator con modelli di intelligenza artificiale che, secondo la società, migliorano la qualità complessiva. Anche Meta (precedentemente noto come Facebook) non viene escluso dalla festa, annunciando il suo progetto di traduttore vocale universale (UST) basato sull’intelligenza artificiale nell’ottobre 2022.

 
Adottare un approccio di rete neurale profonda alla traduzione linguistica
DeepL ha sviluppato un motore di traduzione linguistica che si basa su reti neurali (NN) per dedurre traduzioni accurate.

Secondo l’azienda, utilizza un nuovo design NN per comprendere le interpretazioni sfumate di frasi e frasi ed è in grado di trasmetterle in una lingua di destinazione.

“Non divulghiamo i dettagli della nostra tecnologia di traduzione, ma possiamo dire che come azienda abbiamo sempre spinto i limiti del modo in cui le reti neurali sono progettate per massimizzare la qualità della traduzione”, ha spiegato Kutylowski.

La visione centrale originale dell’azienda era abbattere le barriere linguistiche e Kutylowski ha sottolineato che l’azienda continua a concentrarsi su quest’area.

“All’inizio abbiamo capito che questa visione era fortemente legata alla traduzione in particolare”, ha detto. “Mentre ci sviluppiamo ulteriormente come azienda, ci vediamo utilizzare la tecnologia di base per aiutare gli esseri umani a comunicare anche in altri modi, con nuovi prodotti che facilitano la comunicazione”.

 
Le continue sfide aziendali della traduzione
Ci sono numerose sfide che le aziende devono affrontare quando si occupano di traduzione che DeepL sta cercando di aiutare a risolvere.

Kutylowski ha commentato che il mondo sta diventando sempre più interconnesso ogni anno, il che serve ad aumentare l’importanza della traduzione e della comunicazione linguistica. A suo avviso, con tale crescente domanda, gli approcci alla localizzazione potrebbero essere troppo lenti e semplicemente non sono in grado di scalare. 

“Strumenti come DeepL consentono all’utente finale, sia nel marketing, legale o in qualsiasi altro team, di comunicare oltre confine e pubblicare materiale direttamente, senza la necessità di contattare team specializzati o assumere”, ha affermato Kutylowski. “Questo crea opportunità totalmente nuove.”

Di ihal

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