Alternativtitel:Synthetaic behauptet, dass KI-Daten mit echten Daten vergleichbar sind

  • Synthetaic hat15 Millionen US-Dollarin einer von Lupa Systems und TitletownTech gemeinsam geführten Serie-B-Finanzierungsrunde eingesammelt.
  • Die Menge der generierten Bilddaten wächst exponentiell, was den wachsenden Bedarf an fortschrittlichen KI-Lösungen unterstreicht.
  • Die Technologie von Synthetaic bietet einen transformativen Ansatz für das Training und die Erstellung von KI-Modellen, der einen kritischen Bedarf von Technologieentscheidern deckt.

Synthetaic, ein führendes Unternehmen

Der Vorfall des chinesischen „Spionage“-Ballons im Jahr 2023 erwies sich für Zivilisten als schwer nachvollziehbar, und nur KI-Unternehmen wieSynthetaickonnten dies mithilfe von Satellitenbildern tun. Der Vorfall bot Synthetaic eine starke Produktdemonstration, die die Aufmerksamkeit von Investoren, darunter der Rüstungsauftragnehmer Booz Allen Hamilton, auf sich zog.

„Das exponentielle Wachstum der Menge generierter Bilddaten unterstreicht den wachsenden Bedarf an fortschrittlichen KI-Lösungen, um dieses riesige Informationsreservoir zu verwalten und zu analysieren.“

Corey Jaskolski, CEO von Synthetaic

„Wir haben festgestellt, dass das Gewinnen von Erkenntnissen aus diesen riesigen Datenmengen ein großes Problem und eine Priorität für viele Branchen bleibt, darunter Verteidigung, Geodaten, Videoüberwachung oder Drohnenüberwachung. Die KI-Lösungen von Synthetaic für unüberwachtes Lernen und Datenanalyse positionieren uns strategisch in einem wachsenden Technologiebereich“, sagte Jaskolski.

KI braucht menschliche Hilfe

Jaskolski ist Absolvent des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und ehemaliger Technologiechef bei National Geographic. Er tauchte in antarktischen Eisbergen, tauchte 12.500 Fuß unter den Meeresspiegel, um das Wrack der Titanic zu erkunden, leitete einen Helikopter zur Kartierung der Napfseite des Mount Everest, wagte sich in überflutete Höhlen, katalogisierte Maya-Opfer und Knochen von Eiszeitbären.

Was also brachte einen Weltenbummler wie Jaskolski dazu, trotz seiner eigenen Vergänglichkeit eine synthetische Datenbatterie zu schaffen? Ganz einfach: Er erkannte, dass KI das Potenzial hatte, bei der Klassifizierung globaler Informationen zu helfen, aber ihre Entwicklung wurde durch die Notwendigkeit manueller Datenannotation behindert.

„Manuelle Annotation ist der Standard für KI-Training“, sagte Jaskolski. „Je größer die KI-Modelle werden, desto besser werden sie, aber sie benötigen mehr Trainingsdaten, da sie immer mehr interne anpassbare Parameter haben.
Synthetaic, gegründet 2019, bietet ein Tool – die schnelle automatische Bildklassifizierung (RAIC, englischFast Automatic Image Classification) – das darauf abzielt, große Datensätze, insbesondere Satellitenbilder und Videos ohne Labels, automatisch zu analysieren. Viele KI-Modelle werden durch Annotation von Daten trainiert. Zum Beispiel wird ein Modell, dem eine große Anzahl von Bildern und Annotationen für jede Katzenrasse zur Verfügung gestellt werden, schließlich „lernen“, einen Bobtail von einer Kurzhaarkatze zu unterscheiden. Im Gegensatz dazu stellt der Benutzer RAIC ein einzelnes Bild zur Verfügung, und RAIC findet dieses Bild woanders im Datensatz wieder.
RAIC bedeutet, mit seltenen oder komplexen Datensätzen umgehen zu können, die Entwicklung künstlicher Intelligenz zu beschleunigen und die prädiktive Modellierung zu verbessern, ohne durch die Menge oder Qualität der Daten eingeschränkt zu sein“, sagte Jaskolski. „Das macht RAIC zu einem strategischen Vorteil, um Innovation, operative Effizienz und Wettbewerbsvorteile zu fördern, insbesondere in Anwendungsfällen, in denen Daten ein Engpass für die Einführung und Implementierung von KI sind.“

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