La piattaforma di sviluppo di modelli AI Abacus.ai ottiene 50 milioni di dollari

Abacus.ai, una piattaforma che crea strumenti di sviluppo per sviluppare e implementare tecnologie di intelligenza artificiale aziendale, ha annunciato oggi di aver raccolto 50 milioni di dollari in un round di serie C guidato da Tiger Global con la partecipazione di Coatue, Index Partners e Alkeon Ventures. L'aumento porta quello dell'azienda totale finanziamento a 90.3 milioni di dollari ad oggi, e il CEO Bindu Reddy afferma che sarà utilizzato per sviluppare ulteriormente le tecnologie AI di Abacus, aumentando al contempo la forza lavoro dell'azienda.

Mentre la percentuale di Aziende investendo più di 50 milioni di dollari in big data e iniziative di intelligenza artificiale hanno raggiunto il 64.8% nel 2020 (rispetto al 39.7% nel 2018), le organizzazioni di tutte le dimensioni hanno ancora difficoltà a implementare l’intelligenza artificiale rapidamente e con successo. Circa l’80% dei progetti di intelligenza artificiale non raggiungono mai l’implementazione, secondo a Gartner, e quelli che lo fanno sono redditizi solo circa il 60% delle volte.

Fondata nel 2019 da Arvind Sundararajan, Siddartha Naidu e Reddy, Abacus fornisce alle organizzazioni un servizio per sviluppare modelli di intelligenza artificiale tramite moduli in grado di trasmettere in streaming, monitorare, eseguire il debias, unire, archiviare e trasformare i dati. Secondo Reddy, gli utenti senza conoscenze avanzate di scienza dei dati e budget limitati possono utilizzarlo per iterare sistemi end-to-end paragonabili ai feed di contenuti di Twitter e TikTok e alla funzionalità di completamento automatico di Gmail.

"Abbiamo assistito a una rapida adozione della nostra piattaforma poiché i clienti generano ordini di grandezza in più di dati, spostano tutte le loro operazioni nel regno digitale e cercano modelli di intelligenza artificiale per prendere decisioni", ha dichiarato Reddy a VentureBeat via e-mail. “Presto vedremo un punto di svolta nell’adozione dell’intelligenza artificiale, poiché diventerà sempre più facile sviluppare modelli e renderli operativi”.

AutoML

Abacus abbraccia elementi di "AutoML", ovvero il processo di automazione dell'applicazione dell'apprendimento automatico ai problemi del mondo reale. AutoML copre l'intera pipeline, dai set di dati grezzi ai modelli di machine learning implementabili, e i team di data science lo stanno adottando sempre più spesso per superare gli ostacoli nelle loro organizzazioni. Forrester rapporti che il 25% dei decisori di dati e analisi le cui aziende stanno adottando l'intelligenza artificiale hanno affermato che intendono implementare il software AutoML entro il prossimo anno. Secondo lo studio, il XNUMX% ha affermato di aver già implementato il software AutoML o di essere in procinto di implementarlo.

Abacus conduce ricerche e offre servizi di intelligenza artificiale cloud per aiutare le aziende a incorporare modelli di machine learning nei loro processi. I clienti scelgono un caso d'uso e indicano i propri dati, dopodiché il motore di Abacus crea un sistema di intelligenza artificiale che può essere utilizzato per fare e condividere previsioni.

Sopra: dashboard di gestione dei modelli di Abacus.

Credito immagine: Abaco

Abacus afferma che il suo sistema applica la ricerca della startup sui modelli generativi e sulla ricerca dell'architettura neurale per gestire dati rumorosi o incompleti. Identifica apparentemente la migliore rete neurale che modella il set di dati proprietario di un cliente e i casi d'uso che abbracciano operazioni IT, marketing e vendite, frode e sicurezza, previsione e pianificazione.

Inoltre, il sistema è efficace nel configurare pipeline, programmare la riqualificazione del modello su nuovi dati, fornire modelli che servono da dati grezzi e fornire spiegazioni per le previsioni dei modelli, afferma Reddy. "I casi d'uso comuni dell'intelligenza artificiale aziendale come la modellazione del tasso di abbandono, il punteggio dei lead e il rilevamento di anomalie hanno registrato una crescita esponenziale [sulla nostra piattaforma]", ha aggiunto. “La pandemia è stata grandiosa per le aziende di intelligenza artificiale – e in particolare per noi”.

Estrazione da più origini dati

Oltre al nuovo finanziamento, Abacus ha annunciato oggi quella che chiama “visione AI-as-a-service”, insieme al supporto per modelli di intelligenza artificiale ibridi in grado di generare previsioni da linguaggio, visione e dati tabulari. Secondo Reddy, i clienti possono ora utilizzare una combinazione di set di dati per creare modelli che estraggono informazioni da tutti i dati disponibili.

"Ad esempio, puoi prevedere il prezzo di chiusura delle case sulla base di dati non strutturati come la descrizione dell'annuncio e le foto della casa insieme a dati tabellari strutturati tra cui il numero di camere da letto, bagni e altro combinando tutti questi dati e utilizzando il flusso di lavoro predittivo Abacus per generare un modello predittivo ibrido che combina tutti i tipi di dati”, ha spiegato Reddy. “Questo è un modo potente per estrarre intelligenza dai dati”.

Nonostante la concorrenza di piattaforme come Amazon SageMaker, Cloud AutoML di Google e startup come DataRobot ed H2O.ai, Abacus afferma che fino ad oggi oltre 10,000 sviluppatori di oltre 6,000 clienti, tra cui 1-800-Flowers, hanno utilizzato i suoi prodotti per addestrare circa 20,000 modelli di personalizzazione in tempo reale, previsione di serie temporali e rilevamento di anomalie. L'azienda con sede a San Francisco, in California, conta attualmente 45 dipendenti e prevede di espandersi fino a 80 entro la fine dell'anno.

"Abacus dispone di diversi flussi di lavoro integrati verticalmente per casi d'uso aziendali comuni, inclusa l'elaborazione del linguaggio naturale", ha continuato Reddy. “Il nuovo denaro verrà utilizzato per continuare a sviluppare casi d’uso più verticali come la visione artificiale e per creare funzionalità di piattaforma più orizzontali come i moduli operativi di machine learning e deep learning”.