Annotell haalt $ 24 miljoen op voor technologie die autonome voertuigwaarnemingssystemen test om hun werking te verbeteren

Terwijl de auto-industrie langzaam vooruitgang boekt op weg naar zelfrijdende voertuigen, zien we de opkomst van startups die enkele van de technische hiaten in autonome systemen zoals ze vandaag bestaan, willen opvullen. In de laatste ontwikkeling, Annotell, een startup uit Zweden die software maakt om de prestaties van de waarnemingsmogelijkheden van autonome systemen te beoordelen, en hoe dat te verbeteren, kondigt vandaag aan dat het $ 24 miljoen heeft opgehaald om zijn activiteiten uit te breiden.

Daniel Langkilde, de mede-oprichter en CEO van Annotell, vergelijkt wat het bedrijf doet met "een visie-examen voor auto's, zodat ze hun rijbewijs kunnen halen, net zoals je een test zou kunnen doen om te bepalen of je geschikt bent om te rijden". zei hij in een interview. “Het platform van Annotell helpt je de prestaties van het systeem te begrijpen en te verbeteren. We begeleiden onze klanten hoe ze het kunnen verbeteren.” Dat wil zeggen, de producten van Annotell omvatten analyses die de kwaliteit van de gegevens van een bedrijf testen en meten, en "ground-truth"-productie om die gegevenssets te verbeteren.

Het doel, voegde hij eraan toe, is niet perfectie maar voorspelbaarheid, net zo belangrijk voor de semi-autonome platforms (bijvoorbeeld geavanceerde rijhulpsystemen) die vandaag al bestaan ​​als voor de volledig autonome auto's die velen hopen te bouwen voor de toekomst. “Het systeem klopt misschien niet altijd, maar je moet weten wat het wel of niet kan om het systeem veilig te kunnen gebruiken.”

De Series A-ronde wordt mede geleid door Metaplanet - de Estse VC onder leiding van de mede-oprichter van Skype Jaan Tallinn die recentelijk ook investeerde in Sterrenschiptechnologieën en was een vroege financier van het door Google overgenomen DeepMind - en NordicNinja - een door Japan gesteunde deep tech-investeerder. Eerdere donateurs Ernström & Co en Sessan AB deden ook mee. Het in Göteborg gevestigde Annotell heeft nu $ 31 miljoen opgehaald, en het maakt geen waardering bekend, maar voor een bepaalde context omvatten zijn klanten zowel een aantal van 's werelds grootste autofabrikanten, hun belangrijkste leveranciers, als de grote pure-play zelfrijdende autobedrijven.

Het gat in de markt dat Annotell wil vullen, is behoorlijk kritiek: autonome systemen zijn gebouwd op enorme hoeveelheden rijgegevens en machine learning die wordt gebruikt om die informatie te verwerken om die platforms de basisprincipes van autorijden te 'leren'.

Met behulp van computervisie kunnen die systemen op hun beurt rode lichten herkennen, of een stoppende auto, of wanneer ze moeten afslaan, enzovoort. Het probleem is dat de reacties van deze systemen gebaseerd zijn op de gegevens die ze hebben gekregen. Autonome systemen kunnen doorgaans niet 'redeneren' en maken de sprong om te beslissen hoe te reageren op een onbekende variabele, zoals die welke een voertuig in de echte wereld onvermijdelijk zal tegenkomen.

"Machine learning is slecht in het verwerken van zeldzame maar belangrijke dingen," zei Langkilde.

Langkilde, die samen met Oscar Petersson Annotell oprichtte – beiden zijn natuurkundigen die gespecialiseerd zijn in diep leren – zei dat hij dat probleem tegenkwam toen hij eerder bij een ander bedrijf werkte, de bedreigingsinformatie-startup Recorded Future, waar hij de taak had om inlichtingengegevens te verzamelen om te voeden en leer het platform om bedreigingen beter te identificeren. Kwaadwillende hackers zijn juist gefocust op het vinden van hiaten om kwetsbaarheden te creëren, en dat heeft in feite veel van het werk dat zijn team zou doen om patronen te identificeren om toekomstige aanvallen te beperken, op zijn kop gezet.

"Het benadrukte voor mij de beperkingen van machinaal leren met brute kracht wanneer je missiekritiek werk doet", zei hij.

Autonome aandrijfsystemen hebben grotendeels met hetzelfde probleem te maken, maar het is nog belangrijker om het goed te doen, niet in de laatste plaats omdat er levens op het spel staan ​​als er iets misgaat. Dit brengt ook meer veiligheids- en controleniveaus met zich mee waar bedrijven doorheen moeten om hun producten op de markt te brengen en ervoor te zorgen dat consumenten ze vertrouwen en ze vervolgens kopen en gebruiken.

"Om mensen machine learning en AI te laten vertrouwen, moeten we veiligheid heel serieus nemen", zei hij. “Er is een enorm verschil tussen een verkeerde aanbeveling doen bij een filmservice en een stopbord aanrijden of iemand tegenkomen. Ook dat nemen we serieus. Daarom wilden we ons concentreren op het probleem.” De extra lagen van veiligheidsregelgeving wijzen ondertussen ook op specifieke use cases en marktkansen voor Annotell: het gaat niet alleen om het verbeteren van systemen voor zijn klanten, maar het creëren van een hoeveelheid gegevens waarop instanties en regelgevers ook kunnen vertrouwen om een ​​bepaald product te leveren de te gebruiken speling.

Annotells benadering van het aanvullen van wat machine learning systemen kan leren, is net zo vooruitstrevend als autonome systemen tegenwoordig zijn: deels test en formaliseert het de beperkingen van systemen die van nature niet zijn ontworpen om volledig autonoom te zijn (dit zijn de systemen die we vandaag hebben om te helpen , niet vervangen, stuurprogramma's). In de loop van de tijd, zei hij, zou volledig autonoom ook andere soorten AI-benaderingen kunnen bevatten, zoals de Bayesiaanse netwerken die worden gebruikt om algoritmen voor causale inferentie te bouwen. (Een causale AI-startup die we vorige week behandelden was dramatischer, beweren dat causale AI de enige hoop was dat zelfrijden werkelijkheid zou worden, hoewel het zelfs dan een grote sprong is en veel tijd zal kosten om tot bloei te komen.)

Voor nu richt de startup zijn technologie echter op de veiligheid van systemen met enige mate van autonomie die al is ingebouwd, een enorme kans.

"Het waarborgen van veiligheid is de belangrijkste beperking als het gaat om commerciële inzet van autonome voertuigen, en Annotell heeft in korte tijd grote vooruitgang geboekt", zegt Jaan Tallinn van Metaplanet in een verklaring. "We zijn onder de indruk van hun software en van het team dat het heeft gebouwd, en we vinden het geweldig om hen bij te staan ​​op deze reis."

Bron: https://techcrunch.com/2022/02/02/annotell-raises-24m-for-tech-that-tests-autonomous-vehicle-perception-systems-to-improve-how-they-work/