|
|
文|古复兴
9月十二日，人工智能初创公司「Diveplane」宣告已筹集了2500万美元的A轮融资。本轮融资由Shield Capital领投，Calibrate Ventures、L3Harris Technologies和Sigma Defense参投。这些资金为「Diveplane」提供了进一步投资其屡获殊荣的人工智能解决计划的时机，同时增进了有针对性的增长，以知足不停增长的市场需要。作为协定的一部份，Shield Capital的履行合伙人Philip Bilden将参加「Diveplane」董事会。
「Diveplane」创建于2018年，总部位于北卡罗来纳州。「Diveplane」开创报酬Michael Capps博士和Chris Hazard博士。Capps为Epic Games后任总裁，Hazard曾多年为美国军方开发AI和游戏名目。
「Diveplane」努力于帮忙企业和政府组织经过可训练、可解释和可审计的人工智能工具更好地舆解和利用其数据的气力。「Diveplane」的解决计划环抱预测，解释和显示的准则进行设计，使用户置信经营决策建设在偏心和通明的根底上。
「Diveplane」的产品包罗隐衷加强技术GEMINAI、检测数据异样并疾速纠正的技术SONAR，市场趋向预测模块ALLUVION。
「Diveplane」 属于人工智能初创公司的 MLOps 种别，旨在为组织提供在出产中部署和保护机器学习模型的工具。例如，该公司的 Geminai 产品创立了匿名的、统计学上类似的“双胞胎”数据集，以一种假设的隐衷维护形式训练人工智能零碎。 与此同时，「Diveplane」 的声纳办事对数据和人工智能零碎进行按期剖析，以确保零碎不会偏离轨道。
MLOps的逻辑是经过类似的自动化和迭代方式，放慢企业从数据到insights的价值获得速度。它的次要作用就是衔接模型构建团队和业务，运维团队，建设起一个规范化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好的利用机器学习的才能来增进业务增长。
「Diveplane」的技术合用于凌乱的数据、稠密的数据和小型数据集。另外，可编纂性是其技术的一大亮点。 “这些均可以在线编纂，所以当您需求更多或不同的数据，或者发现需求删除的不良数据时，您能够即时更改，而无需从头开始。假如预测看起来不正确，您能够精确追踪迹响预测的训练数据。而且在模型的全部生命周期内都是可审计的，因此您能够回滚到零碎形态，从新创立分类，而后为它提取残缺的解释。”
在分解数据方面，「Diveplane」与 MostlyAI、Gretel 和 Hazy 等初创公司竞争。在更普遍的 MLOps 中，它与 Arize、Tecton 和 Weights & Biases 等竞争对手侧面比武，后者在去年10月筹集了 1.35 亿美元。
「Diveplane」将部份客户获得任务集中在国防设备。Capps 宣称「Diveplane」的技术在包罗美国运输司令部在内的政府机构中有着悠长的历史。这反映了其联结开创人的配景：Capps 曾在海军钻研生院任教，Hazard 曾在国防部任务。
比来，这家「Diveplane」宣告与西班牙最大的保险公司之一 Scanbuy 和 Mutua Madrile?a 达成买卖。
「Diveplane」正在踊跃进入医药市场，Capps表现“疫情带来了一些不肯定要素，咱们正在踊跃向医疗保健企业进行销售。状况产生了变动，当初咱们看到收入的减少以及对数据隐衷的普遍推进……关于像咱们这样的公司来讲，监管无疑是顺风，由于规定往往着重于隐衷、通明度和责任，这就是咱们存在的整个缘故！”
Gartner始终将「Diveplane」评为技术翻新者和酷炫供给商，估量仅在2022年，人工智能软件市场就将达到620亿美元，到2027年将持续以超过30%的速度增长。Diveplane拥有共同的劣势，能够经过反对多个实在用例来利用市场时机。
「Diveplane」团队正在建设一个当先的技术平台，以利用人工智能的气力，同时维护隐衷和可解释性。Shield Capital 办理合伙人RajShah表现，”咱们很快乐与他们协作，由于他们的平台是大型组织平安实行和扩展AI的根底。“
编纂：王与桐 |
|
注册会员