Incluez 50 millions de dollars au financement de capital-risque levé par Datagen, qui se concentre sur la reproduction d’êtres humains pour les utiliser dans la formation d’algorithmes d’IA.
L’infusion de série B rapporte 72 millions de dollars en espèces (constitué d’un tour de table) que la société israélienne a attiré, selon TechCrunch.
Datagen fait partie de nombreuses entreprises du monde entier développant des données artificielles, qui ont en fait été présentées comme une sorte d’élixir pour les chercheurs, les développeurs, les fournisseurs et les acheteurs en IA et en biométrie qui tentent de déterrer les prédispositions et les mines terrestres de la vie privée des algorithmes formés sur des informations authentiques.
Scale Ventures Partners, un tout nouvel investisseur dans l’entreprise, a mené le tour de table et siège désormais à son conseil d’administration. Le directeur de Nvidia AI, Gal Chechik, a participé, tout comme les chercheurs en informatique Trevor Darrell et Michael Black.
Ont également participé la pratique de croissance de Viola Ventures, Spider Capital et TLV Partners. Un an plus tôt, Datagen avait levé un tour de table de série A de 18,5 millions de dollars.
L’entreprise de quatre ans (considérée comme faisant partie du secteur de la vision des systèmes informatiques) a enregistré moins de 10 millions de dollars de revenus, selon les rapports par Ctech. Sa spécialité est les simulations et recréations visuelles photoréalistes, y compris les objets. Le mouvement humain est un objectif spécifique.
Habituellement, un développeur d’IA entraînerait un algorithme et le modifierait pour obtenir les résultats souhaités. Les dirigeants de Datagen ont déclaré que ce n’était pas une bonne pratique, en particulier lorsque de nouvelles données synthétiques peuvent être créées.
Si les informations de formation sont constituées d’identifiants biométriques et autres pour de vrais individus dans une population, les développeurs sont contraints par le composition biométrique et de groupe des données réelles.
Si les informations de formation sont entièrement développées ou simplement basées sur des personnes au sein d’une population humaine souhaitée, les composants de cet ensemble d’informations peuvent être modifiés à l’aide d’un clavier. L’espoir est que cela réduira au moins les prédispositions involontaires.
De plus, tous ceux qui utilisent des informations synthétiques profitent de la vie sans se soucier des maux de tête sous-optimaux anonymisés qui surgiront à l’avenir.
Ce n’est pas tout le monde voit la même photo rose, bien sûr. Un court article sur les données artificielles et Datagen en 2015 dans MIT Technology Evaluation citait des initiés de l’industrie de l’IA affirmant que des menaces existaient.
L’article évoquait la possibilité que les données brutes de Datagen « incluent proportionnellement moins de minorités ethniques ».
Et, s’occupant normalement de la jeune industrie, l’eau froide a été trempée dans l’idée que des ensembles de données parfaitement équilibrés développent nécessairement des algorithmes parfaitement raisonnables.
De toute évidence, il y a des individus en espèces qui ne sont pas gênés par des bains glacés .
L’éditeur d’investissement Nanalyze a en fait écrit que Datagen se concentre aujourd’hui sur la vente au détail, la robotique, l’automatisation des voitures et des camions, le Web des objets et la vérité virtuelle. Et il a publié un graphique notant les nombreuses startups qui foulent ces eaux.
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