Título alternativo:Synthetaic afirma que dados de IA são comparáveis a dados reais

  • Synthetaiclevantou US$ 15 milhõesem uma rodada de financiamento Série B co-liderada por Lupa Systems e TitletownTech.
  • A quantidade de dados de imagens gerados cresce exponencialmente, o que ressalta a necessidade crescente de soluções avançadas de IA.
  • A tecnologia da Synthetaic oferece uma abordagem transformadora para o treinamento e criação de modelos de IA que atende a uma necessidade crítica dos tomadores de decisão em tecnologia.

Synthetaic, um líder

O incidente do balão "espião" chinês em 2023 se mostrou difícil de rastrear para civis, e apenas empresas de inteligência artificial como aSynthetaicpodem fazê-lo com a ajuda de imagens de satélite. Esse incidente ofereceu à Synthetaic uma poderosa oportunidade de demonstração de produto que atraiu a atenção de investidores, incluindo o contratante de defesa Booz Allen Hamilton.

“O crescimento exponencial da quantidade de dados de imagens gerados destaca a necessidade crescente de soluções avançadas de IA para gerenciar e analisar esse vasto repositório de informações.”

Corey Jaskolski, CEO da Synthetaic

“Constamos que extrair informações dessas quantidades massivas de dados continua sendo um grande problema e uma prioridade para muitos setores, como defesa, geoespacial, videovigilância ou monitoramento por drones. As soluções de IA da Synthetaic para aprendizado não supervisionado e análise de dados nos colocam em uma posição estratégica em uma área tecnológica em rápido crescimento”, disse Jaskolski.

A IA precisa de ajuda humana

Jaskolski é formado pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) e ex-diretor de tecnologia da National Geographic. Ele mergulhou em icebergs na Antártida, mergulhou a 12.500 pés abaixo do nível do mar para explorar os destroços do Titanic, dirigiu um helicóptero para mapear a face napolitana do Monte Everest, aventurou-se em cavernas inundadas, catalogou vítimas de sacrifícios maias e ossos de ursos da era glacial.

Então, o que levou um aventureiro como Jaskolski a criar uma bateria sintética apesar de sua própria mortalidade? Foi simples: ele percebeu que a IA tinha o potencial de ajudar a classificar as informações mundiais, mas seu desenvolvimento era prejudicado pela necessidade de anotar os dados manualmente.

“A anotação humana é o padrão para o treinamento de IA", disse Jaskolski. "À medida que os modelos de IA se tornam maiores, eles melhoram, mas precisam de mais dados para treinar, pois possuem cada vez mais parâmetros internos ajustáveis.
A Synthetaic, lançada em 2019, oferece uma ferramenta – a Classificação Rápida Automática de Imagens (RAIC, do inglêsFast Automatic Image Classification) – que visa analisar automaticamente grandes conjuntos de dados, nomeadamente imagens de satélite e vídeos que não contêm rótulos. Muitos modelos de IA são treinados anotando os dados. Por exemplo, um modelo que recebe um grande número de imagens e anotações para cada raça de gato acabará por 'aprender' a distinguir um Bobtail de um Shorthair. Em contraste, o usuário fornece ao RAIC uma única imagem, e o RAIC encontra essa imagem em outro lugar no conjunto de dados.
RAIC significa ser capaz de lidar com conjuntos de dados raros ou complexos, acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial e melhorar a modelagem preditiva sem ser limitado pela quantidade ou qualidade dos dados", disse Jaskolski. "Isso torna o RAIC um ativo estratégico para impulsionar a inovação, a eficiência operacional e a vantagem competitiva, especialmente em casos de uso onde os dados são um gargalo para a adoção e implementação da IA.”

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