A plataforma de desenvolvimento de modelo de IA Abacus.ai atinge US $ 50 milhões

Abacus.ai, uma plataforma que cria ferramentas de desenvolvimento para desenvolver e implantar tecnologias empresariais de IA, anunciou hoje que arrecadou US$ 50 milhões em uma rodada da série C liderada pela Tiger Global com a participação de Coatue, Index Partners e Alkeon Ventures. O aumento traz à empresa total financiamento para US$ 90.3 milhões até o momento, e o CEO Bindu Reddy diz que será usado para desenvolver ainda mais as tecnologias de IA da Abacus, ao mesmo tempo em que aumenta a força de trabalho da empresa.

Enquanto a porcentagem de empresas investindo mais de US$ 50 milhões em iniciativas de big data e IA atingiu 64.8% em 2020 (acima dos 39.7% em 2018), organizações de todos os tamanhos ainda lutam para implementar a IA de forma rápida — e com sucesso. Cerca de 80% dos projetos de IA nunca chegam à implantação, segundo para o Gartner, e aqueles que o fazem são lucrativos apenas cerca de 60% das vezes.

Fundada em 2019 por Arvind Sundararajan, Siddartha Naidu e Reddy, a Abacus fornece um serviço para organizações desenvolverem modelos de IA por meio de módulos que podem transmitir, monitorar, debias, mesclar, armazenar e transformar dados. De acordo com Reddy, usuários sem conhecimento avançado de ciência de dados e orçamentos limitados podem usá-lo para iterar sistemas ponta a ponta comparáveis ​​aos feeds de conteúdo do Twitter e TikTok e ao recurso de preenchimento automático do Gmail.

“Temos visto uma rápida adoção de nossa plataforma à medida que os clientes geram muito mais dados, movem todas as suas operações para o mundo digital e buscam modelos de IA para tomar decisões”, disse Reddy à VentureBeat por e-mail. “Em breve veremos um ponto de inflexão na adoção da IA, à medida que se tornar cada vez mais fácil desenvolver modelos e operacionalizá-los.”

AutoML

Abacus adota elementos de “AutoML”, ou o processo de automatização da aplicação de aprendizado de máquina a problemas do mundo real. O AutoML cobre todo o pipeline, desde conjuntos de dados brutos até modelos de aprendizado de máquina implantáveis, e as equipes de ciência de dados estão cada vez mais adotando-o para superar obstáculos em suas organizações. Forrester relatórios que 25% dos tomadores de decisão de dados e análises cujas empresas estão adotando IA disseram que planejam implementar o software AutoML no próximo ano. Sessenta e um por cento disseram que já implementaram o software AutoML ou estão em processo de implementação, de acordo com o estudo.

A Abacus realiza pesquisas e oferece serviços de IA em nuvem para ajudar as empresas a incorporar modelos de aprendizado de máquina em seus processos. Os clientes escolhem um caso de uso e apontam para seus dados, após o que o mecanismo da Abacus cria um sistema de IA que pode ser usado para fazer e compartilhar previsões.

Acima: painel de gerenciamento de modelos do Abacus.

Crédito da imagem: Abacus

A Abacus diz que seu sistema aplica a pesquisa da startup em modelos generativos e busca de arquitetura neural para lidar com dados ruidosos ou incompletos. Ele identifica ostensivamente a melhor rede neural que modela o conjunto de dados proprietário de um cliente e casos de uso que abrangem operações de TI, marketing e vendas, fraude e segurança, além de previsão e planejamento.

Além disso, o sistema é bom para configurar pipelines, programar o retreinamento do modelo com novos dados, provisionar o atendimento do modelo a partir de dados brutos e fornecer explicações para as previsões dos modelos, diz Reddy. “Casos de uso comuns de IA empresarial, como modelagem de rotatividade, pontuação de leads e detecção de anomalias, tiveram um crescimento exponencial [em nossa plataforma]”, acrescentou ela. “A pandemia tem sido ótima para as empresas de IA – e especificamente para nós.”

Extraindo de várias fontes de dados

Além do novo financiamento, a Abacus anunciou hoje o que chama de “IA de visão como serviço”, juntamente com suporte para modelos híbridos de IA que podem gerar previsões a partir de linguagem, visão e dados tabulares. De acordo com Reddy, os clientes agora podem usar uma combinação de conjuntos de dados para criar modelos que extraem inteligência de todos os dados disponíveis.

“Por exemplo, você pode prever o preço de fechamento de casas com base em dados não estruturados, como descrição da listagem e fotos da casa, juntamente com dados tabulares estruturados, incluindo número de quartos, banheiros e muito mais, combinando todos esses dados e usando o fluxo de trabalho preditivo do Abacus para gerar um modelo preditivo híbrido que combina todos os tipos de dados”, explicou Reddy. “Esta é uma forma poderosa de extrair inteligência dos dados.”

Apesar da concorrência de plataformas como Amazon SageMaker, Cloud AutoML do Google e startups como Robô de dados e H2O.ai, Abacus diz que mais de 10,000 desenvolvedores em mais de 6,000 clientes, incluindo 1-800-Flowers, usaram seus produtos para treinar cerca de 20,000 modelos de personalização em tempo real, previsão de séries temporais e detecção de anomalias até o momento. A empresa com sede em São Francisco, Califórnia, tem atualmente 45 funcionários e planeja expandir para 80 até o final do ano.

“A Abacus possui vários fluxos de trabalho integrados verticalmente para casos de uso corporativos comuns, incluindo processamento de linguagem natural”, continuou Reddy. “O novo dinheiro será usado para continuar a construir casos de uso mais verticais, como visão computacional, e para criar mais recursos de plataforma horizontal, como aprendizado de máquina e módulos de operações de aprendizado profundo.”