总部位于瑞士的 LatticeFlow 为用于查找和修复 AI 模型盲点的平台筹集了 1200 万欧元

总部位于瑞士的 LatticeFlow 为用于查找和修复 AI 模型盲点的平台筹集了 1200 万欧元

总部位于苏黎世的 LatticeFlow 是一家自称是唯一可以自动查找和修复 AI 数据和模型错误的人工智能 (AI) 平台的初创公司,于 10 月 28 日星期五宣布,它已经筹集了 1200 万美元(约合 1200 万欧元)的资金。 A轮融资。通过这一轮,这家初创公司迄今已筹集了总计 1480 万美元的资金。

LatticeFlow 表示,随着越来越多的公司大规模部署计算机视觉模型,这些资金将有助于扩展其平台的功能并响应不断增长的客户需求。

本轮投资者

本轮融资由 Atlantic Bridge 和 OpenOcean 牵头,FPV Ventures 和现有投资者 btov Partners 和 Global Founders Capital 参投。

OpenOcean 的普通合伙人 Ekaterina Almasque 说:“将实验室构建的 AI 模型投入生产存在一个主要瓶颈。尽管人工智能模型呈指数级增长,但将它们操作起来却非常困难。 LatticeFlow 通过其非结构化数据质量分析和改进以一种独特的方式解决了这个问题。我们很高兴加入 LatticeFlow 之旅,为计算机视觉部署构建领先的自动化平台,从而加速 AI 的推出。”

自动修复数据和模型问题

近年来,计算机视觉 AI 模型在实验室的几项任务中表现优于人类,包括图片分类和检测。然而,现实世界中的事件比实验室训练数据集更复杂和多变,并且模型在投入生产时经常无法按预期运行。结果,90% 的模型从未生产过,给公司造成了数十亿美元的损失。

LatticeFlow 由 Petar Tsankov、Pavol Bielik、Martin Vechev 和 Andreas Krause 于 2020 年创立,旨在自动化解决计算机视觉 AI 模型中的数据质量和盲点问题的过程,这对于在野外实现模型性能至关重要。

Tsankov 说:“LatticeFlow 是一种使能技术,它使工程师和公司能够提供在现实世界中工作的高质量数据和高性能计算机视觉模型。随着数据和模型的增长,提供可在野外工作的 AI 模型成为一场无法获胜的战斗,因此我们构建了第一个智能平台,使工程师能够完成这项任务,解决了一个主要痛点。”

LatticeFlow 声称它具有“独特”的能力,能够自动识别和解决数百万张照片数据集中的大规模数据质量问题,包括标签错误、低质量样本、数据偏差等。

该平台还可以自动识别通常无法识别的盲点场景,并在实际性能受到损害之前对其进行修复。 LatticeFlow 创建了一种新颖的、可扩展的技术,用于集中数据增强以修补模型。

该公司的客户包括 Siemens Mobility 等多家财富 500 强公司,以及 Intenseye、Voxel AI 和 Carscan 等 AI 规模化企业。

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