Технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта помогают людям быстрее и эффективнее выполнять различные задачи, решение которых в противоположном случае требовало бы больших затрат времени и усилий. Но само создание ИИ-моделей занимает много времени из-за долгой обработки большого количества данных, необходимых для их обучения. Такая проблема привела к созданию стартапов, стремящихся ускорить этот процесс.
V7 Labs — британский стартап, который разрабатывает технологию для автоматизации и категоризации данных, необходимых для моделей машинного обучения. На днях компания объявила о привлечении 33 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А. Общая оценка стартапа при этом составила около 200 миллионов долларов.
Возглавили раунд канадский венчурный фонд Radical Ventures и сингапурская инвестиционная компания Temasek, а также несколько других фондов и частных деятелей из сферы развития ИИ и машинного обучения.
На данный момент стартап сосредоточен на разработке технологии, которая ускоряет обучение моделей компьютерного зрения благодаря автоматической идентификации и категоризации обучающих данных. По оценкам компании, около 80% рабочего времени инженерных команд, трудящихся над обучением ИИ-моделей, тратится на управление обучающими данными: маркировку, выявление неправильно заданных обозначений, проверку и переосмысление категоризации и так далее. Технология стартапа предназначена для автоматизации этого процесса.
V7 Labs называет свою разработку “автоматической маркировкой”: используя искусственный интеллект общего назначения и свои собственные алгоритмы для сегментации и маркировки изображений, технология может обучить модель компьютерного зрения идентифицировать объекты, предоставив всего 100 аннотированных человеком примеров. Если же инструмент выявляет какие-то “неясные” данные, требующие уточнения, он отправляет их инженерам на проверку.
В настоящее время эта технология пользуется большим спросом для обучения ИИ-моделей в областях медицины и науки — например, для умных платформ, анализирующих и расшифровывающих различные виды медицинских снимков для выявления опухолей, кист и других проблем. Также стартап сотрудничает с технологическими компаниями, изучающими способы применения искусственного интеллекта в разных сферах — например, создающими приложения по генерированию изображений на основе текстовых описаний. V7 Labs имеет более 300 корпоративных клиентов, включая корпорацию Siemens и другие крупные предприятия.
Полученное финансирование стартап собирается вложить в расширение своего штата за счет найма дополнительных инженеров, а также в выход на новые рынки — в частности, в США.
По словам генерального директора стартапа Альберто Риццоли, стартап надеется на последовательный рост спроса на свои услуги за счет желания компаний сокращать время между разработкой и запуском своих моделей искусственного интеллекта. V7 Labs планирует продолжать применять свою разработку в ИИ-проектах, где люди вынуждены проводить большую работу по обработке визуальных обучающих данных. В частности, она хочет сфокусироваться на рынке медицинских ИИ-инструментов, поскольку данный рынок не смог бы создать подобную технологию самостоятельно, но нуждается в её использовании.
