Superb AI raccoglie $ 9,3 milioni per annotare i dati di allenamento
Superb AI , una startup con sede a San Mateo, in California , che sviluppa una piattaforma per i dati di allenamento abilitati all’intelligenza artificiale , ha annunciato oggi di aver chiuso un round di finanziamento da 9,3 milioni di dollari. Il cofondatore e CEO Hyunsoo Kim ha affermato che il finanziamento consentirà alla società di tre anni di aumentare le assunzioni e aumentare l’adozione da parte dei clienti, nonché di espandere e accelerare lo sviluppo del prodotto.
L’addestramento di algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico richiede molti dati annotati. Ma i dati raramente vengono forniti con annotazioni. La maggior parte del lavoro spetta spesso agli etichettatori umani, i cui sforzi tendono ad essere costosi, imperfetti e lenti. Inoltre, richiede enormi risorse e sforzi per capire se le etichette stesse sono accurate, in particolare per le aziende che utilizzano centinaia di migliaia – o addirittura milioni – di immagini per addestrare e riqualificare i propri modelli di intelligenza artificiale.
Superb AI, che annovera tra i suoi clienti i team di Qualcomm, LG e Samsung, afferma di essere in grado di addestrare modelli di AI utilizzando set di dati incredibilmente piccoli senza richiedere assistenza umana nel flusso di lavoro. L’intelligenza artificiale di etichettatura automatica dell’azienda può apparentemente annotare migliaia di immagini in pochi secondi, riducendo il tempo impiegato per l’etichettatura dall’80% al 20%.
“In Superb AI, abbiamo sviluppato una tecnica di ‘stima dell’incertezza’ con la quale un modello può misurare quanto sia sicuro delle proprie previsioni di etichettatura”, ha spiegato Kim. “In altre parole, la nostra intelligenza artificiale con etichettatura automatica genera annotazioni (ovvero i riquadri di delimitazione e la classe di oggetto corrispondente) e contemporaneamente mostra quanto sia sicura con ciascuna annotazione. Pertanto, richiede la verifica umana solo nei casi in cui l’IA è incerta e, di conseguenza, riduce la quantità di lavoro necessaria alla verifica umana delle etichette “.
Kim afferma che Superb AI adatta anche i modelli AI preesistenti di etichettatura automatica a nuove attività attraverso tecniche come l’apprendimento attivo bayesiano e l’apprendimento di trasferimento. Il transfer learning, che si concentra sull’archiviazione delle conoscenze acquisite da un modello durante la risoluzione di un problema e l’applicazione a un problema diverso ma correlato, è particolarmente vantaggioso perché richiede solo una piccola quantità di dati di messa a punto, afferma.
La piattaforma Superb AI fornisce diversi servizi rivolti agli ingegneri di intelligenza artificiale, incluso uno strumento che divide, suddivide in partizioni e manipola i dati di addestramento. Per quanto riguarda la gestione dei progetti, Superb AI offre un rilevatore di problemi che consente agli sviluppatori di collaborare con le parti interessate dei dati e un dashboard di analisi da cui i manager possono condividere set di dati, grafici e imporre controlli di base dei ruoli per la loro organizzazione.
Con Superb AI, i clienti possono importare previsioni del modello e inviare i dati agli ambienti del modello al volo. Quando lavorano con i set di dati di visione artificiale, ottengono l’accesso alla classificazione delle immagini, alla segmentazione, all’etichettatura dei punti chiave, agli strumenti di tracciamento degli oggetti video e altro ancora, nonché ai set di dati costruiti dal team di ingegneri di Superb AI.
“Il finanziamento ci consentirà di scalare rapidamente l’attività soddisfacendo le crescenti esigenze dei nostri clienti”, ha affermato Kim. “Poiché la nostra intelligenza artificiale di deep learning può etichettare e analizzare immagini e video fino a 10 volte più velocemente dei processi manuali, siamo in grado di eliminare molti dei colli di bottiglia tradizionali e consentire a ogni settore di adottare più facilmente la tecnologia AI”.
Atinum Investment ha guidato la serie A round in Superb AI con la partecipazione di investitori nuovi e esistenti tra cui Premier Partners, Stonebridge Ventures, Murex Partners, KT Investments e Angel Network della Duke University. Porta il totale della società raccolto fino ad oggi a $ 11,3 milioni.
