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Roboflow raccoglie 20 milioni di dollari 

La piattaforma di sviluppo di visione artificiale Roboflow raccoglie 20 milioni di dollari 

Roboflow , una startup con sede a Des Moines, in Iowa, che sviluppa strumenti per la creazione di modelli di visione artificiale , ha annunciato oggi di aver raccolto 20 milioni di dollari in un round di serie A guidato da Craft Ventures. Ciò porta il totale dell’azienda raccolto fino ad oggi a 22,2 milioni di dollari, e il CEO Joseph Nelson afferma che il denaro sarà destinato allo sviluppo del prodotto in corso e agli sforzi di assunzione.

Secondo Grand View Research , nel 2020 si stima che l’industria globale della visione artificiale valga 11,32 miliardi di dollari . Ma mentre la tecnologia ha ovvie applicazioni aziendali – gli algoritmi di visione artificiale possono essere addestrati per eseguire attività come individuare fughe di gas, contare le pillole e monitorare i luoghi di lavoro per imporre il distanziamento sociale – le aziende possono incontrare ostacoli a sfruttarlo nella produzione. I team si trovano spesso ad affrontare la ricostruzione dell’infrastruttura software e l’acquisizione delle necessarie competenze di machine learning.

 
Fondato nel 2019, Roboflow nasce da un’idea di Brad Dwyer e Nelson, che vedono la visione artificiale come una tecnologia fondamentale che può consentire agli sviluppatori di risolvere i problemi derivanti dall’incapacità dei dispositivi di vedere il mondo che ci circonda. La piattaforma fornisce un framework per gli sviluppatori per integrare la visione artificiale nei loro prodotti, consentendo loro di caricare immagini e video per addestrare modelli di visione artificiale personalizzati o precostruiti.

Sopra: l’interfaccia di sviluppo di Roboflow.

Credito immagine: Roboflow
“La computer vision è una di quelle tecnologie generazionali che, come il personal computer o lo stesso telefono cellulare, sarà adottata da ogni settore. Il software è limitato dalla sua capacità di ricevere informazioni strutturate come input e tale struttura è in genere fornita da una persona”, ha affermato Nelson in una nota. “Ciò che fa la visione artificiale è consentire a ogni parte del mondo che ci circonda di diventare programmabile, scatenando un’esplosione cambriana di applicazioni. Ecco perché la visione artificiale deve far parte del toolkit di ogni sviluppatore, non solo dei team esperti di machine learning”.

Piattaforma incentrata sullo sviluppo
Con Roboflow, i clienti possono annotare le immagini mentre valutano la qualità dei set di dati per prepararli alla formazione. (La maggior parte degli algoritmi di visione artificiale richiede etichette che essenzialmente “insegnano” all’algoritmo a classificare oggetti, luoghi e persone.) La piattaforma consente agli sviluppatori di sperimentare per generare nuovi dati di addestramento e vedere quali configurazioni portano a prestazioni del modello migliorate. Una volta terminato il training, Roboflow può distribuire il modello nel cloud, edge o browser e monitorare il modello per casi limite e degrado nel tempo.

“La promessa di Roboflow mi ricorda i primi giorni di Stripe”, ha detto l’investitore di Roboflow Lachy Groom in un comunicato stampa. “Come i pagamenti, la visione artificiale è una parte fondamentale dell’infrastruttura che deve essere resa ampiamente disponibile agli sviluppatori. Considera come FaceID mira a sbloccare i telefoni senza problemi o come il deposito di assegni mobili allevia la necessità di fare la fila in banca, consentendo contemporaneamente ai banchieri di concentrarsi sul servizio clienti.

Roboflow compete con CrowdAI e Chooch , tra gli altri, nel mercato strumenti di sviluppo visione crescente del computer. Ma Roboflow afferma di avere oltre 50.000 utenti, inclusi ingegneri in metà delle aziende Fortune 100, oltre a startup, università e aziende di hardware. I clienti includono Pfizer, Walmart, Amgen e Cardinal.

“Questi esempi [di visione artificiale] sono la punta dell’iceberg. Ogni settore verrà riscritto e, affinché ciò accada, tutti gli sviluppatori, non solo gli esperti di machine learning, devono disporre di strumenti che rendano accessibile la visione”, ha continuato Groom.

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