代替タイトル：Synthetaic が AI データは実データに匹敵すると主張

  • Synthetaic は、Lupa Systems と TitletownTech が共同主導するシリーズ B ラウンドで1,500 万ドルを調達しました。
  • 生成される画像データの量は指数関数的に増加しており、高度な AI ソリューションへの需要の高まりを浮き彫りにしています。
  • Synthetaic のテクノロジーは、AI モデルのトレーニングと作成に対する変革的なアプローチを提供し、テクノロジー意思決定者の重要なニーズに応えます。

Synthetaic、リーダー企業

2023 年の中国の「スパイ」気球事件は、民間人にとって追跡が困難であることが判明し、AI 企業の中でもSynthetaicのような企業だけが衛星画像を使って追跡できることが示されました。この事件は Synthetaic にとって強力な製品デモンストレーションの機会となり、防衛請負業者である Booz Allen Hamilton を含む投資家の注目を集めました。

「生成される画像データの量の指数関数的な増加は、この膨大な情報リポジトリを管理・分析するための高度な AI ソリューションへの需要の高まりを浮き彫りにしています。」

Corey Jaskolski、Synthetaic CEO

「これらの大量のデータからインサイトを得ることは、防衛、地理空間、ビデオ監視、ドローン監視など、多くの分野で依然として大きな課題であり優先事項であることがわかりました。Synthetaic の教師なし学習とデータ分析のための AI ソリューションは、成長を続ける技術分野において当社を戦略的な立場に置いています」と Jaskolski 氏は述べました。

AI は人間の助けを必要としている

Jaskolski 氏はマサチューセッツ工科大学（MIT）を卒業し、National Geographic の元最高技術責任者です。南極の氷山に飛び込み、タイタニック号の残骸を調査するために海面下 12,500 フィートまで潜り、ヘリコプターを操縦してエベレスト山のナポリ側の地図を作成し、水没した洞窟を探索し、マヤの生贄の犠牲者や氷河期のクマの骨を記録しました。

世界を旅する Jasolsky が、自身の限られた寿命にもかかわらず合成バッテリーを開発した動機は何だったのでしょうか？それは単純なことでした。AI には世界の情報を分類する手助けをする可能性があるが、その開発はデータを手動で注釈する必要性によって妨げられていることに気づいたのです。

「人間による注釈は AI トレーニングの標準です」と Jaskolski 氏は述べています。「AI モデルが大きくなるにつれて性能は向上しますが、調整可能な内部パラメータが増加するため、トレーニングに必要なデータも増大します。
2019 年に設立された Synthetaic は、大量のデータセット、つまりラベルのない衛星画像や動画を自動的に分析することを目的としたツール、RAIC（高速自動画像分類、英語のFast Automatic Image Classificationの略）を提供しています。多くの AI モデルはデータに注釈を付けることでトレーニングされます。例えば、各猫の品種の画像と注釈を大量に与えられたモデルは、最終的にボブテイルとショートヘアを区別することを「学習」します。これに対し、ユーザーが RAIC に 1 枚の画像を提供すると、RAIC はデータセット内でその画像を他の場所で見つけ出します。
「RAIC は、希少または複雑なデータセットを処理し、データの量や質に制限されることなく人工知能の開発を加速し、予測モデリングを改善する能力を意味します」と Jaskolski 氏は述べています。「これにより、RAIC は、特にデータが AI の採用と実装のボトルネックとなっているユースケースにおいて、イノベーション、運用効率、競争優位性を推進する戦略的資産となります。」

こちらもお読みください：ビッグデータは AI の未来か？