Die Computer-Vision-Plattform Cogniac erhält 20 Millionen US-Dollar, um ihre Bemühungen zur Kundenakquise zu verstärken

Cognac, ein in San Jose, Kalifornien, ansässiges Startup, das Computer-Vision-Technologie für die Aufgabenautomatisierung entwickelt, gab heute bekannt, dass es in einer Finanzierungsrunde der Serie B20 unter der Leitung von National Grid Partners unter Beteiligung von National Grid, Autotech Ventures, Cisco Investments und Energy Innovation Capital 1 Millionen US-Dollar eingesammelt hat , London Technology Club, Vanedge Capital und Wing Venture Capital. CEO Chuck Myers sagt, dass der Erlös in die Erweiterung der Belegschaft von Cogniac und die Intensivierung der Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen fließen wird, um den Ansatz des Unternehmens in den Bereichen Computer Vision, Datenspeicherung und „Mensch-KI-Interaktivität“ zu unterstützen.

Computer Vision ist eine Art KI-Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Bilder zu verstehen, zu kategorisieren und zwischen ihnen zu unterscheiden. Mithilfe von Fotos von Kameras und Videos sowie Deep-Learning-Komponenten kann Computer Vision Objekte identifizieren und klassifizieren und dann auf das reagieren, was es „sieht“.

Investitionen in Computer-Vision-Startups nehmen zu, da Unternehmen während der Pandemie auf Automatisierung setzen, was weiterhin eine Belastung für den weltweiten Arbeitsmarkt darstellt. Obwohl er die „Bewusstseinsphase“ noch nicht bestanden hat, heißt es UmfrageDer Computer-Vision-Markt könnte von 10.9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf 17.4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 wachsen. Externe Investitionen in Computer-Vision-Startups sind bereits weit fortgeschritten überschritten die 3.5 Milliarden US-Dollar, die McKinsey im Jahr 2016 schätzte.

Oben: Cogniacs Computer-Vision-Plattform.

Bildquelle: Cogniac

Mit der KI-Plattform von Cogniac können Kunden Bildverarbeitungskameras, Sicherheitskameras, Drohnen, Smartphones und andere Quellen verbinden und für sie interessante Objekte und Bedingungen definieren. Sie können beispielsweise Oberflächenschäden und Inspektionen zur Qualitätskontrolle der Lieferkette oder Unfallverhütung und Echtzeiterkennung physischer Bedrohungen spezifizieren. Cogniac überwacht und verbessert dann die Klassifizierung, Identifizierung, Zählung und Messung über ein Feedback-System und integriert gleichzeitig Apps von Drittanbietern, um Warnungen und Benachrichtigungen bereitzustellen.

Cogniac generiert benutzerdefinierte KI-Modelle für Szenarien basierend auf Bildern und Feedback. Nach der Bereitstellung können diese Modelle neue Eigenschaften erlernen und sich entweder basierend auf Archivbildern oder von Benutzern eingegebenen Daten anpassen. Die Plattform überwacht das Konfidenzniveau der Erreichung neuer Vorhersagen und priorisiert Vorhersagen mit dem niedrigsten Niveau zur Überprüfung, während eine zentrale Lernmaschine nach Konfigurationsvariationen sucht, wodurch angeblich die Notwendigkeit manueller Eingriffe verringert wird.

Cogniac behauptet das mit deep Faltungs neuronale Netze – Arten von KI-Modellen, die häufig zur Analyse visueller Bilder eingesetzt werden – sein System kann eine Genauigkeit von über 90 % erreichen, ohne dass menschliche Korrekturen erforderlich sind. Darüber hinaus gibt das Startup an, dass die Technologie es seiner Plattform ermöglicht, mehrere Bereitstellungsumgebungen zu unterstützen, darunter Cloud, Gateway, On-Premises und Hybrid.

Versprechen und Fallstricke

Aufgaben in der Fertigung, einem der Schlüsselmärkte von Cogniac, können fehleranfällig sein, wenn Menschen auf dem Laufenden sind. A Studie von Vanson Bourne stellte fest, dass 23% aller ungeplanten Ausfallzeiten in der Fertigung auf menschliches Versagen zurückzuführen sind, verglichen mit Raten von nur 9% in anderen Segmenten. Das 327.6 Millionen US-Dollar teure Mars Climate Orbiter-Raumschiff wurde zerstört, weil die Maßeinheiten nicht ordnungsgemäß umgerechnet wurden. Und ein Pharmaunternehmen berichtet Ein Missverständnis, das dazu führte, dass ein Alarmticket überschrieben wurde, was vier Tage in der Produktionslinie für 200,000 GBP (253,946 USD) pro Tag kostete.

Und im Großen und Ganzen kann Computer Vision für schändliche Zwecke verwendet werden, z Überwachung der Reaktionen von Fahrdienstkunden auf Werbung im Auto. Diesen Sommer, AnyVision, ein umstrittenes israelisches Startup zur Gesichtserkennung, hat 235 Millionen US-Dollar Risikokapital von SoftBank und Eldridge Industries eingesammelt. Öffentliche Aufzeichnungen und eine Version des Benutzerhandbuchs aus dem Jahr 2019 zeigen, wie invasiv die Software von AnyVision sein kann – eine Schule, die sie nutzte, sah, dass das Gesicht eines Schülers sichtbar war mehr als 1,000 Mal in der Woche erfasst.

Cogniac – ein Mitglied des Inception-Accelerator-Programms von Nvidia mit Partnern wie SAP und Rockwell Automation – hat seine Software kontrovers der US-Armee zur Analyse von Drohnendaten auf dem Schlachtfeld zur Verfügung gestellt. Das Unternehmen beteiligte sich auch an Versuchen mit dem US-amerikanischen Zoll- und Grenzschutz und half einer Sheriff-Abteilung in Arizona dabei, festzustellen, wann Menschen die Grenze zwischen den USA und Mexiko überqueren – und zeigte sich offen für spätere größere Einsätze.

Natürlich ist Cogniac damit nicht allein – Anbieter von maschinellem Lernen, Computer Vision und Gesichtserkennung, darunter TrueFace, Clearview AI, TwoSense und AI.Reverie, haben auch Verträge mit verschiedenen US-Militär- und Strafverfolgungsbehörden. Laut Cogniac-Mitbegründer Bill Kish machen Regierungsaufträge jedoch nur einen kleinen Teil des Geschäfts des Unternehmens aus, das sich hauptsächlich auf industrielle Anwendungen konzentriert.

Ein Kunde von Cogniac ist Georgia Pacific, das gerade die Einführung einer Lösung abschließt, die die Prozesse rund um den Mühlenbetrieb des Unternehmens vereinfacht. Ein weiteres Unternehmen ist Bobcat, das nach eigenen Angaben die Plattform von Cogniac in die Arbeitsabläufe zur Inspektion von Fertigungslagern in den Lagerhäusern in Otsego, Minnesota, implementiert. (Kitting bezieht sich auf das Zusammenstellen von Produkten in einem einzigen „Kit“, das dann an einen Kunden versendet wird.) Vor kurzem gab Cogniac eine Partnerschaft mit Trimac Transportation bekannt, einem Transportdienstleistungsunternehmen mit Sitz in Nordamerika, um die Technologie des Startups in der gesamten Dokumentenidentifizierung und -dokumentation von Trimac einzusetzen Ablageprozesse.

Zum Thema der Verzerrung, die in Cogniacs Modellen aus unausgewogenen Datensätzen entstehen könnte, sagt Kish, dass das Unternehmen einen Prozess anwendet, bei dem mehrere Personen unsichere Daten überprüfen, um einen Konsens herzustellen. Das System des Unternehmens fungiert als Aufzeichnungsquelle für die Verwaltung von Vermögenswerten und stellt sicher, dass den visuellen Daten inhärente Vorurteile hervorgehoben werden, sodass sie durch Feedback behoben werden können.

„Wir befinden uns an einem entscheidenden Wendepunkt für die Einführung von KI-Visionen im Industrie- und Fertigungssektor“, sagte Myers in einer Erklärung. „Die Wirksamkeit und einfache Implementierung unseres Produkts bieten unseren Kunden eine erhebliche und wesentliche Verbesserung ihrer Arbeitsabläufe und Prozesse. Diese Finanzierung ermöglicht es uns, unsere Geschäftstätigkeit so zu skalieren, dass sie den Bedürfnissen dieses derzeit entstehenden, aber äußerst wichtigen und wachsenden Bereichs gerecht wird. Die KI-Vision wird als Grundlage für Sicherheit und Effizienz für die Zukunft der Logistik und Fertigung dienen, und wir sind führend bei der Schaffung dieses Infrastruktur- und Betriebsstandards.“

Bis heute hat Cogniac geschafft über 30 Millionen US-Dollar an Risikokapital.