Allegro.AI השלימה גיוס של 11 מיליון דולר

25 אפריל, 2018

החברה מרמת-גן פיתחה פלטפורמה לניהול אוטומטי של פיתוח יישומי למידה עמוקה לכל אורך מחזור החיים של המוצר, ולאפשר למערכות בינה מלאכותית להמשיך את תהליך האימון גם לאחר ההתקנה והפריסה

תחום הלמידה העמוקה (Deep Learning) מאפשר לפתח יישומים חדשים ומורכבים שלא היו אפשריים בכלי התכנות הקלאסיים. עם זאת, תהליך פיתוח של מוצר מבוסס למידה עמוקה עדיין כרוך בעבודה ידנית רבה שהופכת את התהליך לממושך ויקר. חברת Allegro.AI הישראלית פיתחה פלטפורמה המאפשרת לנהל באופן אוטומטי את  כל תהליך הפיתוח והמסחור של יישומי ראייה ממוחשבת המתבססים על למידה עמוקה. החברה, שהוקמה ב-2016 אך פעלה עד כה באופן חשאי, חשפה היום את הפלטפורמה שלה והודיעה גם כי השלימה גיוס סבב ראשון, המביא את כלל גיוסי החברה לכ-11 מיליון דולר. הגיוס נערך בהובלת מיזמה ונצ'רס ובהשתתפות רוברט בוש ונצ'ר קפיטל, סמסונג קטליסט פאנד ודיינמיק לופ קפיטל.

בניגוד לתכנות הקלאסי, המחייב כתיבה ידנית של קוד המפרט לפרטי פרטים את ביצוע המשימה, למידה עמוקה מאפשרת לפתח יישומים באמצעות אימון המחשב (Training) על סמך מאגר גדול של דוגמאות (Dataset). בראיון ל-Techtime הסביר מנכ"ל ומייסד משותף של החברה, ניר בר-לב (בתמונה למעלה), שכיום אין כמעט אוטומציה בתחום הבינה המלאכותית המבוססת על למידה עמוקה. "זה בדיוק מה שהפלטפורמה שלנו מספקת, ומאפשרת לפתח יישומי בינה מלאכותית בקנה מידה גדול".

הפלטפרומה של Allegro.AI מספקת לחברות פתרון ניהולי מקצה לקצה לכל מחזור החיים של פיתוח מבוסס למידה עמוקה ליישומי ראייה ממוחשבת בתחומים כמו נהיגה אוטונומית, רחפנים, אבטחה, לוגיסטיקה ועוד. הפלטפורמה מאפשרת לארגונים לנהל באופן אוטומטי את כל תהליך הפיתוח, החל מתיוג אוטומטי של תמונות וסרטי וידאו, למידה רציפה ומתמשכת של מודלים ועד למעבר לייצור בהיקפים גדולים של מוצר בינה מלאכותית. האוטומציה של התהליך מאפשרת להאיץ ולהוזיל את כל תהליך הפיתוח.

להמשיך ללמוד גם לאחר שהמוצר יוצא לשוק

הפלטפורמה של Allegro.AI מתמודדת עם אתגר נוסף המטריד את התעשייה: כיום מגמת השוק היא ליישם פתרונות בינה מלאכותית באבזרי הקצה (Edge Devices), דוגמת סמארטפונים ומצלמות, ולא בתשתיות הענן. הבעיה הנעוצה כאן היא שמרגע שהסתיים תהליך האמון של הרשת הנוירונית, ומקבץ ההסקות (Inferences) מוטמע באבזר הקצה – הוא מפסיק ללמוד. בר-לב: "כאשר המערכת מפסיקה ללמוד, זה הפסד גדול לתיפקוד שלה. יישומי ראייה ממוחשבת, כמו מצלמות בעיר חכמה, יכולים לעשות שימוש במידע שהם אוספים כדי להמשיך ולאמן ולשכלל את מערכת הלמידה העמוקה, גם לאחר שהמוצר יצא לשוק.

"הפלטפורמה שלנו מאפשרת להמשיך את לימוד המכונה גם אחרי שהמוצר יצא לשטח". החברה מסרה שהפלטפורמה שלה כבר נמצאת בשימוש בקרב מספר לקוחות בתחומי הרכב, מצלמות אבטחה, תעשיית הבנייה, מכשור רפואי ובקרת איכות. החברה מתכוונת להתשתמש בכספי הגיוס להמשך הפיתוח ולהשגת לקוחות נוספים. חברת Allegro.AI הוקמה על-ידי ניר בר-לב, משה גוטמן, וגיל וסטרייך. כיום החברה פועלת מרמת-גן ומעסיקה כ-20 עובדים, בהם חוקרי אקדמיה בתחום הלמידה העמוקה, יוצאי גוגל וחברות בינה מלאכותית אחרות.

Share via Whatsapp

פורסם בקטגוריות: בינה מלאכותית , גיוסי הון