חברת היילו (Hailo) מתל-אביב, יצרנית מובילה של מעבדי AI למכשירי קצה, חתמה על הסכמי הפצה חדשים במטרה להרחיב את נוכחותה הבינלאומית. חברת Mancina DHW תפיץ את מוצרי היילו בדרום אמריקה, בדגש על השוק הברזילאי, וחברת J-Squared Technologies תפיץ את מוצרי החברה בצפון אמריקה.
Macnica DHW היא חברה בת של Macnica Japan, שמפיצה את מוצרי היילו ביפן ומדורגת כמפיצה הגדולה של סמיקונדקטורים במדינה זו והחמישית בגודלה בעולם. ירון עופר, מנהל היילו דרום אמריקה, אמר כי "הביקוש לפתרונות AI למכשירי קצה בברזיל ובדרום אמריקה ממשיך לעלות – בפרט במגזרי התעשייה, הרפואה, הערים החכמות והאבטחה".
ההסכם עם J-Squared Technologies, אחת המפיצות המובילות בצפון אמריקה של פתרונות חומרה בענף המחשוב, נועד לאפשר להיילו להרחיב את נוכחותה בארצות הברית ובקנדה, תוך התמקדות במגזרים דוגמת קמעונאות חכמה, ערים חכמות, בתים חכמים, צבא, תעופה, תעשייה 4.0 וענפים נוספים.
די.סי סמולי, מנהל היילו בצפון אמריקה, אמר כי "השותפות עם J-Squared Technologies היא חלק מהאסטרטגיה של היילו לחזק את שיתוף הפעולה עם לקוחות קיימים בצפון אמריקה, במטרה לאפשר לחברות ממגוון תעשיות לשפר ביצועים של מחשוב קצה באמצעות יכולות בינה מלאכותית".
מוצריה של היילו משרתים יותר מ-300 לקוחות ברחבי העולם. להיילו משרדים בטוקיו, טאייפיי, שנז'ן, סיאול, מינכן, עמק הסיליקון ושיקאגו ורשת של מפיצים ברחבי אסיה, צפון אמריקה, דרום אמריקה, אוסטרליה ואירופה.
היילו הוקמה בפברואר 2017 על ידי בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה הפכה ב-2022 ליוניקורן לאחר השלמת סבב גיוס C בהיקף 136 מיליון דולר. היילו מעסיקה כיום מעל 250 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ומגייסת עובדים נוספים כדי לתמוך בצמיחה המואצת. המעבדים של היילו הם תוצר של חשיבה מחדשה על ארכיטקטורת המחשוב הרגילה והם מאפשרים למכשירים חכמים לבצע משימות למידה עמוקה מתוחכמות דוגמת זיהוי ופילוח של עצמים בזמן אמת, תוך מזעור של צריכת ההספק, גודל ועלות השבב. המעבדים מיועדים להשתלב בסוגים רבים של מכונות חכמות ומכשירים חכמים במגוון מגזרים ובכללם רכב, אבטחה, תעשייה 4.0 וקמעונאות.
חברת הסטארט-אפ היילו (Hailo) מתל-אביב, המפתחת מעבדי AI למכשירי קצה, הודיעה כי מאיץ הבינה המלאכותית Hailo-8 אותו פיתחה ישולב ברכבים של יצרנית מכוניות סינית שייצורם ההמוני יתחיל במחצית השנייה של 2024. ספקית פתרונות הנהיגה האוטונומית הסינית iMotion, שבין לקוחותיה נמנות יצרניות רכב (OEMs) כגון Geely, Great Wall Motor, Chery, Dongfeng ו-Polestar, בחרה ב-Hailo-8 ובמערכת על גבי שבב מדגם R-Car של ענקית השבבים היפנית רנסאס להפעלת בקר ה- iDC High של iMotion עבור מערכות מתקדמות לסיוע לנהג (ADAS) ונהיגה אוטומטית.
לדברי היילו, השילוב של מעבדי ה-AI שלה בתוך הבקר של iMotion יאפשר לשלב באופן אפקטיבי וחסכוני בכלי רכב בייצור המוני יישומים כמו נהיגה אוטומטית בכביש מהיר (Highway Pilot), ניווט בטייס אוטומטי (Navigate on Autopilot), חניה אוטומטית (Automated Home Parking) ובעתיד יישומים כמו נהיגה אוטומטית בעיר (Urban Pilot).
בקר ה-iDC High של iMotion מאפשר ראייה תלת ממדית ממעוף הציפור (Bird’s Eye View – BEV) עבור יישומי נהיגה אוטומטיים מתקדמים ומשפר את הבטיחות והנוחות באמצעות קונפיגורצית חיישנים 10V5R (10 מצלמות ו – 5 רדארים). לדברי היילו, צריכת ההספק הנמוכה של המעבד שלה מאפשרת קירור פסיבי של יחידת הבקרה האלקטרונית של הרכב, הוזלה של עלות החומרים לייצור ופישוט של האינטגרציה בתוך מערכות הרכב.
אור דנון, מנכ"ל היילו, אמר כי שילוב הפתרונות של היילו ורנסאס בבקר של iMotion יסייע לקדם את תחום הנהיגה האוטונומית גם ברכבים שאינם רכבי פרימיום. "החבירה ל-iMotion משקפת עוד אבן דרך חשובה בשאיפתנו להפוך את טכנולוגיית הבינה המלאכותית לתשתית בסיסית בתעשיית הרכב הגלובלית במאה ה-21 – תעשייה שזקוקה לפתרונות AI עתירי ביצועים, אמינים ומשתלמים עבור נהיגה אוטומטית וחניה אוטומטית".
Hailo הוקמה בפברואר 2017 על ידי בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה הפכה ב-2022 ליוניקורן לאחר השלמת סבב גיוס C בהיקף 136 מיליון דולר. היילו מעסיקה כיום מעל 250 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ומגייסת עובדים נוספים כדי לתמוך בצמיחה המואצת. המעבדים של Hailo הם תוצר של חשיבה חדשה על ארכיטקטורת המחשוב הרגילה והם מאפשרים למכשירים חכמים לבצע משימות למידה עמוקה מתוחכמות דוגמת זיהוי ופילוח של עצמים בזמן אמת, תוך מזעור של צריכת ההספק, גודל ועלות השבב. המעבדים מיועדים להשתלב בסוגים רבים של מכונות חכמות ומכשירים חכמים במגוון מגזרים ובכללם רכב, אבטחה, תעשייה 4.0 וקמעונאות.
שיתוף פעולה ישראלי יפני: יצרנית המצלמות היפנית Aisin השייכת לקבוצת טויוטה, אחת מ-500 החברות הגדולות בעולם ברשימת פורצ'ן, משווקת מצלמות עם מעבדי ה-AI של חברת Hailo הישראלית, בעקבות שיתוף פעולה עם Idein Inc. היפנית, המפתחת מצלמות חכמות לשוק הריטייל היפני והגלובאלי.
מעבדי ה-AI של היילו הוטמעו במאות מצלמות המותקנות במספר רשתות סופרמרקטים מהגדולות ביפן, ביניהן רשת Sogo & Seibo Co.. כל מצלמה מסוג זה תומכת במספר רב של משימות AI וביניהן: ספירה של מספר המבקרים, ניטור המסלול שלהם, משך הזמן שבו בילו בנקודות שונות, זיהוי גניבות ועוד. הנתונים מנותחים בזמן אמת ומספקים למנהלי הרשת, למנהלי סניפים, למנהלי מותגים ומנהלים נוספים שלל תובנות על נקודות עוצמה וחולשה במסע הלקוח, במרחב הסופרמרקט, טעמי הצרכנים, אזורי כדאיות וחוסר כדאיות ועוד. אלה משמשים להסרת חסמים במסע הלקוח ולשיפור הפוטנציאל של מותגים, קבוצות מוצרים ועוד. Aisin מנהלת מגעים עם מספר רשתות קמעונאות יפניות ובינלאומיות להטמעת המצלמות החכמות שלה בחנויות ברחבי העולם.
מהיילו נמסר כי היקפי העיבוד הגדולים של מעבד היילו המותקן במצלמות מאפשרים לבצע קפיצת מדרגה במורכבות המודלים והמידע שניתן להסיק מהם, ומניבים דיוק גבוה תוך צמצום מספר ההתראות השגויות של המצלמות. בנוסף לכך, צריכת ההספק הנמוכה של Hailo-8 מאפשרת לשמר טמפרטורה נוחה בסביבה הצרכנית של הסופרמרקט.
Hailo הוקמה בפברואר 2017 על ידי בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה הפכה ב-2022 ליוניקורן לאחר השלמת סבב גיוס C בהיקף 136 מיליון דולר. היילו מעסיקה כיום מעל 200 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ומגייסת עובדים נוספים כדי לתמוך בצמיחה המואצת. היילו פועלת ביפן דרך חבת הבת Hailo Japan G.K.
חברת היילו (Hailo) מתל-אביב הכריזה על הרחבת קו המוצרים להאצת הפעילות של רשתות נוירונים ועל מעבד חדש במשפחת Hailo-8, מדגם Hailo-8L. המעבד החדש מיועד לספק מענה לרמת הכניסה, שבה יש צורך בעוצמת עיבוד מוגבלת אולם בחסכון גדול בהספק. המעבד תואם למעבד הליבה של החברה, Hailo-8, ולכל התוכנות שפותחו עבורו. מדובר בשלב נוסף באסטטרטגיית מדף המוצרים של החברה: ברבעון הקודם היא השיקה את מעבד הבינה המלאכתיתית הייעודי ליישומי עיבוד תמונה, Hailo-15.
במקביל, החברה הכריזה על כרטיס PCI מודולרי בשם Hailo-8 Century, אשר מבוסס על מעבדי Hailo-8 הסטנדרטיים, ומאפשר ללקוח לקבל מאיץ מוכן בכרטיס בטווח עוצמות עיבוד של -52TOPS-208TOPS. הכרטיסים מאפשרים להתמודד עם אפליקציות תובעניות כמו ניהול מערכות וידאו המטפלות בזרמי וידיאו רבים במקביל. הם מציעים כרטיסי ההאצה צריכת אנרגיה יעילה ברמה של FPS400 לוואט במודל של ResNet50. מחיר הכניסה של הכרטיסים הוא 249 דולר לכרטיס ברמת עוצמה של 52TOPS המעניק להערכת החברה חיסכון של עד 70% בהשוואה למוצרים מתחרים בהטמעת AI במערכות וידאו רחבות היקף.
מייסד משותף ומנכ"ל היילו, אור דנון, הסביר ששוק היעד של החברה הוא של אפליקציות מבוססות בינה מלאכותית במכשירי קצה בשווקים כגון: אבטחה וערים חכמות, תחבורה, קמעונאות, אוטומציה תעשייתית, רכב ועוד. חברת היילו הוקמה בפברואר 2017 על-ידי בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. בשנה היא השלימה סבב גיוס C בהיקף 136 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה כ-200 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ומגייסת עובדים נוספים.
חברת היילו (Hailo) מתל-אביב, המפתחת מעבדי AI לאביזרי-קצה, תספק מעבדים לחברת WiseSight הישראלית, המפתחת מערכות חכמות לניטור חניות של כלי רכב בערים שונות בישראל ובעולם. מעבדי הבינה המלאכותית של היילו ישולבו במערכות החכמות של WiseSight המזהות מספרים של לוחיות רישוי ומנטרות חניות כחול-לבן במרחבים עירוניים.
מעבדי היילו Hailo-8, שישולבו במערכות, יחליפו מעבדים של אנבידיה, שהיו חלק ממערכות אלה עד עתה, כאשר לדברי שתי החברות הדבר יביא לצמצום משמעותי בעלויות השימוש. באמצעות מעבד HAILO-8, ששולב בתוך יחידת מחשוב קצה ממוזערת, ניתן לחבר עד 12 מצלמות ליחידת הקצה. למעבד יש כוח עיבוד של 26 טרה-פעולות בשנייה (TOPS) בצריכת הספק טיפוסית של 2.5 וואט.
מערכת WiseSight הותקנה עד כה בארצות הברית ובצרפת, וב-10 ערים בישראל: כפר סבא, רמת גן, באר שבע, מודיעין, נתניה, אשקלון, ירושלים, חיפה, אור יהודה ואשדוד. המערכת מנטרת למעלה מ-7,000 מקומות חנייה בערים אלה ומוודאת שהנהג או הנהגת הפעילו אפליקציית חנייה (פנגו או סלופארק). נהגים שלא הפעילו את אפליקציית החנייה מקבלים מהמערכת התראה על כך לאחר חמש דקות. על פי נתוני החברה, כ-50% מהנהגים אינם מפעילים את אפליקציית החנייה, ו-70% מהם מפעילים אותה בעקבות ההתראה.
שוק המצלמות לזיהוי לוחיות רישוי של כלי רכב (מצלמות ANPR – Automatic Number Plate Recognition) צפוי להגיע להיקף כספי של 700 מיליון דולר בשנת 2028. המצלמות מריצות אפליקציות אנליטיקה של וידאו ולכן חשובות להצלחתן של ערים חכמות.
Hailo הוקמה בפברואר 2017 על ידי בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה הפכה ב-2022 ליוניקורן לאחר השלמת סבב גיוס C בהיקף 136 מיליון דולר. היילו מעסיקה כיום מעל 200 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, וממשיכה לגייס עובדים נוספים כחלק מצמיחת פעילותה.
חברת היילו (Hailo) מתל-אביב הכריזה על משפחת מעבדי הווידאו Hailo-15 לאבזרי-קצה, אשר כוללים מודולי חומרה לעיבוד תמונה באמצעות רשתות נוירוניות ומיועדים להשתלב במצלמות חכמות כדי להאיץ יישומי בינה מלאכותית תובעניים. משפחת Hailo-15 כוללת שלושה מעבדי Vision Processor Units – VPU, המספקים ביצועים הנעים בטווח של 7-20 טריליון פעולות בשנייה (TOPS). להערכת החברה, הביצועים גבוהים ביותר מפי 5 בהשוואה לפתרונות מקבילים במחיר דומה.
המעבדים מיועדים ליישומי וידאו שמטעמי שיהוי (Delay) ופרטיות, דורשים להריץ את משימות ה-AI באבזר-הקצה ולא בענן. הם תומכים בפרוטוקולי קלט וידאו מרובים ברזולוציה של 4K, ומשלבים תת-מערכות עם יחידת עיבוד מרכזית (מעבד מרובע ליבות ARM A53), מעבד DSP וקטורי אשר יכול לטפל בעד 350 תמונות בו-זמנית (Group of Pictures – GOP), ליבת החומרה של Hailo לעיבוד רשתות נוירוניות, וממשקי תקשורת מהירים אל זכרונות LPDDR4, ערוצי PCIe ורשתות איתרנט מהירות של עד 1000G.
אסטרטגיית שוק חדשה
החברה דיווחה שהמעבדים מסוגלים להריץ את מודל YoloV5M6 לזיהוי אובייקטים, עם רזולוציית קלט גבוהה (1280×1280) בקצב המתאים לחיישן זמן אמת, ואת המודל ההשוואתי למיון אובייקטים, ResNet-50, בקצב מהיר של 700 תמונות בשניה (FPS). מעניין לציין שמדובר באסטרטגיית שוק חדשה: בעוד שמעבד הליבה של החברה, Hailo-8, הוא מעבד גנרי לרשתות נוירוניות, הפעם מדובר בשבב SoC וערכת תוכנה הממוקדים בשוק מוגדר, שבו יכולות ה-AI של החברה משמשות בתור "מגבר ביצועים" בלבד.
דיאגרמת המלבנים של מעבדי הווידאו ממשפחת Hailo-15
בדומה לשבב Hailo-8, גם משפחת מעבדי הווידאו Hailo-15 מאופיינת בצריכת הספק נמוכה, המתאימה ליישום במצלמות IP ובמכשירי קצה נטולי מאוורר. מנכ"ל חברת היילו, אור דנון, אמר שמעבדי Hailo-15 מייצגים התקדמות בביצועים ובכדאיות של בינה מלאכותית במכשירי קצה. "ההשקה ממנפת את החברה בשוק פתרונות קצה, שבו הרכיביםפ שלנו כבר נפרסו על-ידי מאות לקוחות בעולם. בשלות התוכנה וטכנולוגיית ה-AI שלנו מאפשרים לשלב יכולות בינה מלאכותית עתירת ביצועים בתוך מצלמות".
היילו מפתחת ומייצרת מעבדי בינה מלאכותית עבור מכשירי קצה. מעבדי Hailo נולדו מתוך חשיבה מחדש על ארכיטקטורת המחשב הרגילה, והם מאפשרים למכשירים חכמים לבצע משימות מתוחכמות של למידה עמוקה דוגמת זיהוי עצמים וסגמנטציה בזמן אמת, עם מינימום של צריכת הספק, גודל ועלות. חברת היילו הוקמה בפברואר 2017 על-ידי בוגרי יחידת עילית טכנולוגית יוצאי חיל המודיעין. בשנה שעברה החברה השלימה גיוס הון בהיקף 136 מיליון דולר. כיום היא מעסיקה כ-200 עובדים, ומגייסת עובדים נוספים על-מנת לתמוך בצמיחה המואצת.
חברת Blue-White Robotics תבסס את הדור השני של ערכת הנהיגה האוטונומית שפיתחה לכלים חקלאיים, שייצא בחודשים הקרובים, על שבב הבינה המלאכותית של חברת היילו (Hailo) הישראלית, המסייע להאיץ חישובי AI בקצה – כך גילה בשיחה עם Techtime אבירם שמואלי, סמנכ"ל הטכנולוגיות ומייסד-שותף בחברת הרובוטיקה.
"זו פעם ראשונה ששבב להאצת ביצועים מותקן בכלי חקלאי. הטמעת מאיץ ה-AI מאפשרת לנו להתגבר על כל המגבלות." השבב של היילו, אשר ישולב ביחידת המיחשוב המרכזית בטרקטור, לצד מעבדי CPU ו-GPU, יסייע לבצע את משימות העיבוד של נתוני החיישנים וקבלת ההחלטות, אשר מתבססים על מודלים שפיתחה BWR. "פיתחנו שכבה מאוד משמעותית של בינה מלאכותית. כדי להגיע לרמה הנדרשת של אוטונומיות אנחנו משלבים רשתות נוירונים וראיית מכונה, בהיקף שמחייב יכולת חישובית גבוהה בזמן אמת."
היילו פיתחה את מעבד Hailo-8 עבור רשתות נוירונים, אשר בנוי בארכיטקטורה ייחודית של החברה, ומספק עוצמת עיבוד של 26 טריליון פעולות עיבוד בשנייה (26TOPS) בצריכת הספק טיפוסית של 2.5W בלבד. השבב יודע לנתח את המשימה ספציפית, למפות את המשאבים הדרושים לכל שכבת עיבוד, ולספק אותם בהתאם לצורך. באופן זה הוא מאיץ את תהליך העיבוד ומפחית את צריכת ההספק.
שמואלי: "המעבדים הרגילים מייצרים כמות מאוד גדולה של חום, ויש לזכור כי הכלים החקלאיים הללו פועלים במקומות מאוד חמים. השבב של היילו מציג יחס טוב של כוח חישובי לוואט, ועל כן זה מפחית מהעומס. כדי להגיע לחישוב מקסימלי, משימות העיבוד מחולקות בין המעבדים המרכזיים והגרפיים הרגילים וכרטיס ההאצה."
אבירם שמואלי
BWR הוקמה ב-2017 על ידי בן אלפי, יאיר שחר ואבירם שמואלי. היא גייסה עד היום כ-50 מיליון דולר, בין היתר מקרנות ההון-סיכון Insight Partners ו-Entrée Capital. ערכת האוטומציה שפיתחה כוללת חבילת חיישני LiDAR, מצלמות אופטיות, תוכנת ניהול והימנעות ממכשולים, חיישני לחץ למניעת פגיעה בצמחייה ומערכות חירום ושליטה מרחוק. באמצעות בינה מלאכותית, הטרקטור לומד את אזור הגידולים ואת נתיבי התנועה. הטמעת הערכה על גבי הטרקטור מאפשרת לכלי לבצע, באופן אוטונומי או בשליטה-מרחוק, פעולות שונות דוגמת ריסוס, גיזום, כיסוח וטיפול בקרקע. החברה גם כבר נמצאת בשלבי מסחור ראשונים והחלה לספק ולהתקין מערכות במטעים וכרמים בקליפורניה.
שמואלי מסביר כי נהיגה אוטונומית בשדה הינה אתגר מורכב מכפי שניתן אולי לחשוב. "שדה חקלאי משתנה כל הזמן, לאורך היום ולאורך השנה, וזו גם סביבה היברידית עם בני אדם. אי-אפשר למפות שדה מראש ולבסס על כך נהיגה אוטונומית. כמו כן, בדומה לכלים צבאיים, טרקטורים פועלים בתנאי שטח קשים כמו רעידות, טמפרטורות גבוהות ורטיבות, ועל כן יחידות המחשוב חייבות להיות מוקשחות."
חברת היילו (Hailo) וחברת רנסאס היפנית (Renesas) הכריזו על שיווק משותף של פתרון עבור מערכות עזר בטיחותיות לנהג (ADAS) ומערכות נהיגה אוטונומית (AD), אשר יתבסס על מעבד הרשתות הנוירוניות של היילו, Hailo-8 ועל שבבי ה-SoC של רנסאס, R-Car V3H ו-R-Car V4H. הפתרונות המשולבים מיועדים למגוון של יישומים, החל ממערכות ADAS ברמת L2+ וכלה במערכות נהיגה אוטונומית ברמה רביעית (L4).
"יכולות ADASונהיגה אוטונומית הוכחו כחיוניות בכדי לצמצם תאונות ולהציל חיים. יחד עם זאת, יצרניות הרכב מתקשות לייבא פונקציות מתקדמות אלה למכוניות שאינן רכבי יוקרה", אמר מנכ"ל ומייסד משותף של היילו, אור דנון. "הפתרון שאנחנו מציעים ביחד עם רנסאס שעוזר ליצור דמוקרטיזציה בתחום ה-ADAS". הפתרון המשותף של היילו ורנסאס יספק עוצמת עיבוד של 60-170 טריליון פעולות בשנייה (TOPS) ויגיע ביחד עם סביבת תוכנה פתוחה המאפשרת ליצרניות הרכב או הספקיות של המערכות (Tier 1) לעצב את המוצר הייחודי שלהן בהתאם להעדפתן.
חברת היילו הוקמה בפברואר 2017 על ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, בוגרי יחידה טכנולוגית של חיל המודיעין. באוקטובר 2021 החברה השלימה גיוס הון שלישי בהיקף של 136 מיליון דולר. כיום היא מעסיקה כ-190 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ומתכננת לתגייס כמה עשרות עובדים נוספים עד סוף 2022. מעבד Hailo-8 של החברה הוא מעבד ייעודי להרצת רשתות נוירונים. כל רכיב מספק עוצמת עיבוד של עד 26 טריליון פעולות בשנייה ברמת צריכת הספק טיפוסית של כ-2.5 וואט. בחודש דצמבר 2021 הכריזה היילו על שיתוף פעולה דומה עם חברת NXP Semiconductors, שבמסגרתו הן ישיקו ביחד פתרונות בינה מלאכותית עבור יחידות הבקרה האלקטרוניות של כלי רכב.
ברת היילו (Hailo) מתל-אביב, המפתחת מעבדי AI למכשירי קצה, הכריזה על זכיית תכנון בשוק האוטומוטיב. החברה תספק את מעבדי Hailo-8 לחברת MooVita Pte מסינגפור, המפתחת פתרונות למערכות עזר לנהג (ADAS) ונהיגה אוטונומית. המעבדים של היילו ישולבו במערכת ADAS חדשה של מוויטה, MooBox, הכוללת יישומי סיוע לנהג וניטור התנהגות נהג.
MooVita, שהוקמה ב-2016, מפתחת פתרונות תוכנה המאפשרים להקנות למגוון סוגים של רכבים יכולות אוטונומיות גם לאחר ייצורן (After Market). החברה מתמקדת ביישומי תחבורה של הקילומטר הראשון או האחרון, תחבורה לוגיסטית, חקלאות ופתרונות לשירותי תשתית (utility). מטה החברה בסינגפור, והיא פעילה גם במלזיה ובהודו. לדברי החברה, היא מצויה בתהליך התרחבות גם לשוק האירופי ומדינות נוספות בדרום-מזרח אסיה. הפתרונות של החברה
מערכת MooBox, שכוחות העיבוד שלה יתבססו על מעבדי היילו, כוללת יישומים כמו התראות ומניעה של התנגשויות בין כלי רכב להולכי רגל, התראות על חריגה מנתיב, התראות על חריגה ממהירות מותרת וניטור ערנות והתנהגות הנהג.
בנוסף ליכולות ADAS, מערכת MooBox כוללת ממשק למערכת לניהול ציי רכב, המנטרת ומנתחת את תקינות כלי הרכב ודפוסי הנהיגה של הנהג. מעבד Hailo-8 edge-AI processor פועל בקצב של 26 טרה-פעולות בשנייה (Tera Operations Per Second – TOPS) במטרה לבצע אופטימיזציה ליישומי טלמטיקה וראיית כביש. Hailo הוקמה בפברואר 2017 על ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה הפכה באוקטובר ליוניקורן לאחר השלמת סבב גיוס C בהיקף 136 מיליון דולר. היילו מעסיקה כיום מעל 190 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ותגייס עשרות עובדים נוספים בשנת 2022 על מנת לתמוך בצמיחה המואצת.
בתמונה למעלה: מודולי סדרה M.2 של היילו להאצת יישומי בינה מלאכותית במערכות משובצות
חברת אבנט (Avnet) תפיץ את שבבי הבינה המלאכותית ומודולי הבינה המלאכותית של חברת היילו (Hailo) התל אביבית. ההפצה תתבצע באמצעות החברה הבת EBV Elektronik הפועלת מגרמניה. מנכ"ל היילו, אור דנון, אמר שהסכם ההפצה עם EBV מעניק לחברה הזדמנות להעמיק את כניסתה אל השוק האירופי ולהגיע אל לקוחות בשווקים דוגמת תעשיית הרכב, תעשייה חכמה, הבית החכם, רשתות שיווק וכדומה.
חברת היילו מספקת את מעבד הרשתות הנוירוניות Hailo-8 ואת מודולי הבינה המלאכותית M.2 ו-Mini PCIe. מעבד Hailo-8 בנוי בארכיטקטורה ייחודית של החברה, ומספק עוצמת עיבוד של 26TOPS בצריכת הספק טיפוסית של 2.5W בלבד. מודולי הבינה המלאכותית מבוססים על Hailo-8 ומתחברים אל אבזרים אחרים באמצעות ממשק PCIe. הדבר מאפשר להם לעבוד מול כל פלטפורמות העיבוד הקיימות בשוק: מחשבי אינטל/AMD, מערכות מבוססות ARM המיוצרות על-ידי יצרניות השבבים הגדולות, מחשבי Raspberry Pi, כרטיסי ה-SoM המשובצים של MicroSys ועוד.
חברת Hailo הוקמה בפברואר 2017 על-ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז”ל, שהם בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. מאז הקמתה היא גייסה כ-224 מיליון דולר, כאשר בגיוס האחרון, בהיקף של 136 מיליון דולר שהתקיים באוקטובר 2021, היא השיגה הערכת שווי חברה של כ-1.13 מיליארד דולר אחרי הכסף. כיום היא מעסיקה כיום כ-170 עובדים ונמצאת בתהליך גיוס של 100 עובדי פיתוח נוספים שיעבדו ממשרדיה בתל אביב.
בתמונה למעלה: אור דנון עם מעבד ה-AI של היילו. סטארט-אפ שבבים בשווי של יותר ממיליארד דולר
חברת היילו (Hailo) התל אביבית מתאימה את מעבד הבינה המלאכותית שלה, Hailo-8, לשוק התובעני של בינה מלאכותית באבזרי קצה קריטיים, דוגמת מערכות תעשייתיות, צבאיות ומצלמות ליישומי ADAS בתעשיית הרכב. בשיחה עם Techtime סיפר מנכ"ל החברה, אור דנון, שמדובר בשוק הנמצא בצמיחה. "לאחרונה התברר לנו שמתפתח צורך בתמיכה בטמפרטורות קיצוניות, ובשבועות האחרונים הוצאנו לשוק גרסה חדשה של המודולים שלנו אשר תומכת בטמפרטורות המוגדרות בתקנים תעשייתיים: בין מינוס 40°C לבין פלוס 85°C. העידכון יצא לשוק לאחר שקיבלנו דרישה מלקוחות מוצרים תעשייתיים ומלקוחות מתחום הרכב".
תמונת IR סינתטית שנוצרה במחשב ולא במצלמה
במסגרת האסטרטגיה הזאת החברה דיווחה היום (ג') על הסכם לשיתוף פעולה עם חברת CVEDIA הבריטית, אשר מפתחת יישומי עיבוד תמונה. שיתוף הפעולה מתמקד בהתאמת תוכנת המצלמות התרמיות של CVEDIA, להרצה חלקה במעבדי היילו. מדובר בפתרון יוצא דופן: מכיוון שקיים מחסור גדול בבסיסי נתונים של תמונות IR, פיתחה CVEDIA פתרון המבוסס על אלגוריתם המייצר תמונות סינתטיות (synthetic algorithm): במקום לאמן את הרשת הנוירונית באמצעות תמונות של אובייקטים שנאספו מבסיסי מידע עצומים, האלגוריתם מייצר את המידע בעצמו.
הוא בונה מודל תלת-מימדי של האובייקט הנילמד (ספינה, מטוס, כלי-רכב, בן אדם, בעל חיים וכדומה), מייצר במחשב מיליוני תמונות מלאכותיות שלו במצבים שונים ובתנאי סביבה שונים, ומזין את התמונות האלה אל הרשת הנוירונית כדי לאמן אותה. שיתוף הפעולה יפתח בפני היילו את האפשרות להגיע אל הלקוחות של CVEDIA המשתמשים במצלמות תרמיות ליישומים דוגמת אבטחה ומערכות רכב (ADAS). מדובר בלקוחות נחשקים מאוד כמו חברת FLIR Systems (נמצאת בבעלות Teledyne), אשר מייצרת מצלמות תרמיות ליישומי, ביטחון, תעשייה, רכב ותעופה.
היילו צומחת עם שוק אבזרי הקצה החכמים
דנון: "תחום הבינה מלאכותית באבזרי קצה כולל הרבה מאוד מוצרים חדשניים היוצאים לשוק. כיום למשל, אבזרי AI עוסקים גם בשיפור תמונה ולא רק בניתוח תמונות. ההתפתחות הזאת ממחישה את התפישה המרכזית שלנו, שכל מה שאנחנו רואים היום בענן (Cloud), יגיע מחר אל אבזרי הקצה (Edge). אנחנו מרגישים שיש הכרה בכך שאנחנו מספקים פתרון יוצא דופן בתחום. יצרניות שבבים כמו NXP מתייחסות אלינו כאל שותף חשוב. ביחד עם השבב שלנו אנחנו גם מספקים להם חבילה מלאה של פתרונות תוכנה – החל משלבי האימון, הפריסה, עבודה מול ארכיטקטורות CPU שונות וכלה בעבודה על-גבי מערכות הפעלה שונות".
תמונה סינתטית של CVEDIA אשר יוצרה במחשב לצורך אימון מצלמה תרמית
"כיום יש כ-150 חברות המפתחות מוצרים המבוססים על השבבים שלנו. אנחנו מעסיקים כבר 180 עובדים, מתוכם 160 בישראל והשאר במשרדים שלנו בעולם". חברת Hailo הוקמה בפברואר 2017 על-ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, ופיתחה מעבד רשתות נוירונים (Deep Learning) להרצת יישומי בינה מלאכותית באבזרי קצה. הטכנולוגיה של החברה מבוססת על תופעה מעניינת שהחברה זיהתה: בתהליך עיבוד ההסקות ברשת נוירונית, יש הבדלים בין ההתנהגות של השכבות השונות ברשת הנוירונית, ולכן הן זקוקות למשאבים שונים.
השבב של החברה יודע לנתח את המשימה הספציפית, למפות את המשאבים הדרושים לכל שכבת עיבוד, ולספק אותם בהתאם לצורך. באופן זה הוא מאיץ את תהליך העיבוד ומפחית את צריכת ההספק. שבב הדגל של החברה, Hailo-8, מצליח לספק עוצמת עיבוד של 26 טריליון פעולות עיבוד בשנייה (26TOPS) בצריכת הספק טיפוסית של כ-2.5 ואט בלבד. בחודשים האחרונים החברה דיווחה על שורה ארוכה של הסכמי הפצה ונצחונות תכנון. הדבר לא נעלם מעיני המשקיעים – בחודש אוקטובר 2021 היא גייסה הון בהיקף של כ-136 מיליון דולר לפי שווי חברה של כ-1.13 מיליארד דולר אחרי הכסף.
חברת היילו (Hailo) מתל-אביב, המספקת מעבד AI למכשירי קצה, הכריזה על שיתוף פעולה עם UP Bridge the Gap, מותג של חברת AAEON הטייוואנית, המיצרת פתרונות מחשוב-קצה לעולמות התעשייה, הרובוטיקה, קמעונאות, עיר חכמה, אבטחה ועוד. במסגרת שיתוף הפעולה, פלטפורמות UP Bridge the Gap של AAEON משלבות עתה את מעבדי אינטל החדשים ביותר יחד עם מודול ה-AI מדגם Hailo-8 M.2.
בהיילו הסבירו כי ביצוע משימות ה-AI באמצעות יחידת עיבוד הנוירונים (NPU), במקום באמצעות מעבדי ה-CPU/GPU במכשיר, מגביר את קצב עיבודי ההיסק והביצוע של יישומי AI במכשיר עצמו ומספק גמישות גדולה יותר ואפשרויות נוספות ליישומים שרצים בנקודות קצה. מודול Hailo-8 M.2 AI פועל בקצב עיבוד של 26 טרה פעולות לשנייה (TOPS) ובהספק ממוצע של 2.5 וואט. המאפיינים הללו מאפשרים למפתחים להריץ יישומים מתוחכמים של למידה עמוקה וראייה ממוחשבת במכשירי קצה, תוך שמירה על צריכת הספק מזערית.
AAEON, שנוסדה בשנת 1992 בטאיוואן, היא אחת החברות המובילות בעולם בתכנון וייצור של מכשירי IoT לתעשייה ופתרונות AI למכשירי קצה. בשנת 2015 השיקה החברה מותג אירופי בשם UP Bridge the Gap.
מחשוב במכשירי קצה דורש עומסי עבודה הולכים וגוברים עבור יישומי ראייה ממוחשבת ויישומים נוספים של בינה מלאכותית ועל כן גוברת החשיבות של העברת עיבוד הלמידה עמוקה מהענן למכשירי הקצה. הרצת יישומי AI במכשירי קצה מבטיחה יכולת היסק בזמן אמת, פרטיות נתונים ושיהוי נמוך בתחומים כמו ערים חכמות, קמעונאות חכמה, תעשייה 4.0 ויישומים רבים נוספים בשווקים מגוונים.
ההכרזה על שיתוף הפעולה החדש מצטרפת לשורת הכרזות על שיתופי פעולה נוספים של היילו בשנה האחרונה, וביניהם הסכמי הפצה ושיתופי פעולה עם NXP ההולנדית, Macnica מיפן, KFAI מצפון אמריקה, Lanner ו-VeCow מטייוואן, MicroSys Electronics ו-Kontron מגרמניה, Variscite מישראל וכן הסכמים עם Imaging Leopard ו-Socionext.
Hailo הוקמה בפברואר 2017 על ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה הפכה באוקטובר ליוניקורן לאחר השלמת סבב גיוס C בהיקף 136 מיליון דולר. היילו מעסיקה כיום מעל 170 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, ותגייס 100 עובדים נוספים בשנת 2022 על מנת לתמוך בצמיחה המואצת.
חברת היילו (Hailo) מתל-אביב הכריזה על שיתוף פעולה עם חברת NXP Semiconductors בהשקת פתרונות בינה מלאכותית עבור יחידות הבקרה האלקטרוניות של כלי רכב (ECU). הפתרונות המשותפים ישלבו את המעבדים הייעודיים של NXP לתעשיית הרכב, S32G ו-Layerscape, ביחד עם מעבד הבינה המלאכותית Hailo-8, המספק עוצמת עיבוד של 26 טריליון פעולות עיבוד בשנייה (26TOPS) וצריכת הספק טיפוסית של כ-2.5 ואט.
המעבדים החדשים מיוצרים על-ידי חברת MicroSys Electronics ממינכן, גרמניה, אשר מפתחת כרטיסי עיבוד ממוחשבים המבוססים על מעבדי NXP, בדומה לחברת ואריסייט הישראלית. שיתוף הפעולה בינה לבין היילו התחיל באמצע 2021, ובחודש אוגוסט השנה היא הכריזה על הכרטיס המשובץ הראשון. ככל הנראה, כעת מתרחב שיתוף הפעולה בעקבות ההצלחה של מיקרוסיס.
"הפתרונות המשולבים של היילו ו-NXP מאפשרים עיבודי AI מאובטחים ובהספק נמוך, ופותרים את אחת מנקודות הכאב הגדולות של יצרני רכב (OEM) ושל הספקים הראשיים שלהם (Tier 1)", אמר מנהל שיווק גלובלי לפתרונות שיווק ובקרת רכב ב-NXP, בריאן קרלסון. אור דנון, מייסד משותף ומנכ"ל Hailo, אמר שהחברה מצפים להמשיך לעבוד עם NXP, "כדי להרחיב את הפתרונות המשותפים למגוון רחב של אפליקציות תובעניות לשווקים דוגמת תעשייה ומכשור כבד, רובוטיקה ועוד".
הפתרון המשותף הראשון הוא כרטיס פיתוח המבוסס על מעבד S32G מבוסס ARM של NXP ועל 2 מעבדי Hailo-8 שיספקו ביחד עוצמת עיבוד של עד 52 טריליון פעולות בשנייה (TOPS). הכרטיס השני משלב את פלטפורמת Layerscape של NXP מבוססת ARM עם עד 6 מעבדי Hailo-8, ומספקים עוצמת עיבוד של עד 156 טריליון פעולות בשנייה. הכרטיסים כבר נמסרו ללקוחות ראשונים, בהם חברת MOTER Technologies המשתמשת בהם להרצת יישומי ביטוח המבוססים על דפוסי השימוש של הנהגים.
חברת Hailo הוקמה בפברואר 2017 על-ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, כולם בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. בחודש אוקטובר 2021 החברה השלימהסבב גיוס שלישי בהיקף של כ-136 מיליון דולר. כיום החברה מעסיקה כ-160 עובדים בתל-אביב ובחו"ל, וממשיכה לגייס עשרות עובדים נוספים.
חברת ואריסייט (Variscite) מלוד הנמצאת בבעלות טלסיס (70.6%), הכריזה על כרטיסי SoM – Systems on Module חדשים הכוללים את מעבד הבינה המלאכותית Hailo-8 של חברת היילו (Hailo) התל אביבית. הכרטיסים החדשים מהדגמים DART-MX8M-PLUS ו-VAR-SOM-MX8M-PLUS מבוססים על מעבד היישומים i.MX 8M Plus SoC של חברת NXP, ומתחברים אל המודול Mini PCIe AI של היילו ואל מצלמת Basler תואמת, אשר מספקים יכולת עיבוד של 30 תמונות לשנייה בהרצת יישום זיהוי האובייקטים YOLOv5m ברזולוציה של FHD.
ההכרזה היא תוצאה של שיתוף פעולה בין שתי החברות שנועד להוסיף מאיצי בינה מלאכותית לכרטיסים של ואריסייט. לצד הכרטיסים החדשים, החברה מסרה שהמודולים של היילו להאצת AI ניתנים להתקנה כתוסף על פלטפורמות SoM נוספות של Variscite, לרבות מעבדי i.MX 8 שבהם לא שולב מנוע AI פנימי, כמו ששולב ב-i.MX 8M Plus. השבב Hailo-8 מבוסס על ארכיטקטורה חדשה של מעבד ליישום רשתות נוירוניות ללימוד עומק המיועד לממש את שלב ההרצה, כלומר יישום ההסקות (Inference) באבזרי קצה. הוא מגיע לעוצמת עיבוד של 26 מיליארד פעולות בשנייה (26TOPS) וליעילות של 3TOPS לכל ואט.
בספטמבר 2021 הכריזה היילו על שיתוף פעולה עם המתחרה הגרמנית של ואריסייט, MicroSys Electronics ממינכן, גרמניה, אשר חשפה כרטיס עיבוד ברמת שרתים המיועד לפיתוח יישומי בינה מלאכותית ומבוסס על מעבדי הבינה המלאכותית Hailo-8. חברת Hailo הוקמה בפברואר 2017 על-ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, שהם בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה מעסיקה כיום כ-150 עובדים בתל-אביב ובחו"ל. לאחרונה היא הכריזה על הסכם הפצה ושיתוף פעולה עם מקניקה מיפן, עם לאנר ו-VeCow מטאיוואן, ועל הסכם עם פיתוח משותף עם ImagingLeopard, Socionext ו-AWS לפיתוח מצלמה חכמה המבצעת עיבוד תמונה מיידי באמצעות בינה מלאכותית.
חברת ואריסייט מעסיקה כ-90 עובדים ומספקת מודולי מחשוב (SoM) מבוססי ARM העומדים בתקנים צבאיים, תעשייתיים ורפואיים. הכרטיסים של החברה מיוצרים במפעל הרכבות בקרית גת. במחצית הראשונה של 2021 הסתכמו מכירותיה בכ-92 מיליון שקל. לאחרונה החברה דיווחה שבמסגרת ההיערכות שלה להתמודדות עם המחסור ברכיבים, היא הצליחה לאגור מלאי רכיבים בשווי כולל של כ-20.8 מיליון שקל, אשר מבטיחים את הייצור והאספקה שלה במהלך השנה הנוכחית.
חברת היילו (Hailo) מתל-אביב נמצאת כיום בשבלים מתקדמים של גיוס הון בהיקף צפוי של כמיליארד דולר. לגיוס הזה הצטרפה גם חברת דלק רכב, אשר הגדילה את השקעתה בחברה ב-18 מיליון דולר נוספים. בסך הכל היא השקיעה בחברה 34.5 מיליון דולר. ל-Techtime נודע שמאז גיוס ההון הקודם מחודש מרץ 2020 שבמהלכו החברה גייסה 60 מיליון דולר לפי שווי שוק של כ-130 מיליון דולר, הכפילה החברה את שווייה פי שמונה. פירוש הדבר שהגיוס הנוכחי נעשה לפי שווי שוק של קצת יותר ממיליארד דולר.
חברת דלק רכב מבצעת בשנים האחרונות השקעות רבות בחברות הייטק הפועלת בשוק הרכב. בין השאר היא השקיעה במובילאיי בתחילתה, בחברת אינוויז ובחברת אוטוטקס. היום החברה דיווחה שעם השלמת הגיוס הנוכחי היא תחזיק בכ-12% ממניות היילו. מדובר בהכפלה של פי ארבעה בשווי השקעתה בהיילו. חברת היילו הוקמה בשנת 2017 על-ידי המנכ"ל אור דנון, ה-CTO אבי באום ומנהלת הפיתוח העסקי הדר צייטלין. המשקיע הראשון בחברה היה זהר זיסאפל, המשמש כיו"ר Hailo. מאז הקמתה גייסה החברה כ-88 מיליון דולר (ללא הגיוס הנוכחי).
השלב הבא: גיוס עשרות עובדים נוספים
החברה פיתחה ארכיטקטורה חדשה של מעבד ליישום רשתות נוירוניות. המעבד שלה, Hailo-8, מיועד לממש את שלב ההרצה, כלומר יישום ההסקות (Inference) באבזרי קצה. הוא מגיע לעוצמת עיבוד של 26 מיליארד פעולות בשנייה (26TOPS) וליעילות של 3TOPS לכל ואט. השבב בנוי מארבעה מרכיבים מרכזיים: מעבד תמונה המשפר את התמונה המגיעה מהחיישן לפני העברתה לזיהוי ברשת הנוירונית, מעבד לקבצי וידאו בתקן H.264, מעבד ARM-M4 המנהל את השבב, והרשת הנוירונית עצמה, שהחברה פיתחה, אשר מורכבת ממטריצה גמישה של יחידות עיבוד ויחידות זיכרון, אשר ניתן להגדיר את התצורה שלה באמצעות תוכנה.
ל-Techtime נודע שהחברה מתכננת לצאת בקמפיין גיוס עובדים גדול עם השלמת הגיוס הנוכחי. כיום החברה מעסיקה כ-130 עובדים, ומתכננת לגייס כמה עשרות עובדים נוספים. ככל הנראה הדבר קשור לתחילת הייצור הסדרתי שהחל לפני מספר שבועות (החברה מספקת שבבים או מודולים מקושרים מוכנים, בהתאם לבקשת הלקוח). שכן אספקה מסחרית ללקוחות דורשת צוות תמיכה גדול וחזק. חברת היילו פועלת בתחום הנמצא היום בליבת העניין של תעשיית ההייטק: שבבי בינה מלאכותית לאבזרי קצה.
על-פי הערכות שונות בתעשייה היקף השוק של שבבי בינה מלאכותית צפוי לצמוח בשנים הקרובות בשיעור של כ-37% בשנה, ולהגיע להיקף של כ-50 מיליארד דולר בשנת 2027, בהשוואה לכ-7.7 מיליארד דולר בשנת 2020. היילו פועלת במגזר ספציפי של השוק הזה: מעבדי בינה מלאכותית לאבזרי קצה ו-IoT, אשר צריכים להתמודד מגבלות קשות של גודל והספק כאשר הם מבצעים מטלות מורכבות. התחום הזה צפוי לצמיחה גדולה הודות למגמות שוק כמו תעשייה חכמה (Industry 4.0), צמיחה חזקה בתחום פתרונות ה-IoT בעקבות פריסת רשתות הדור החמישי והעניין הגובר בניטור חכם ובשירותים מנוהלים מרחוק.
שיתוף פעולה עם פוקסקון
לחברה כבר יש הסכמי שיתוף פעולה מהותיים, דוגמת העיסקה עם Lanner מטאיוואן, שהחליטה להתקין את המעבד של היילו בהתקן קצה המבצע אופטימיזציה של יישומי וידיאו תובעניים. מעבד ה-AI של היילו שולב במצלמת EdgeTuring ליישומי עיבוד תמונה של יצרנית המצלמות החכמות Leopard. גם קבלנית הייצור האלקטרוני הגדולה בעולם, פוקסקון (Foxconn) הטאיוואנית החליטה להטמיע את המעבד של היילו בדגמים החדשים של מחשבי עיבוד התמונה ממשפחת BOXIedge שהיא מייצרת.
מעבד ה-AI של היילו (Hailo) השתלב בתוך מוצר חדש של יצרנית המצלמות החכמות Leopard. מדובר במצלמה משובצת בשם EdgeTuring ליישומי עיבוד תמונה שבהם משימות למידת-עומק כמו זיהוי וסיווג אובייקטים מתבצעות במכשיר הקצה ולא בענן. המצלמה מצוידת בכרטיס ההאצה Hailo-8 של היילו, מעבד האותות SC2000 של חברת Socionext היפנית, והיא גם מחוברת בחיבור רשת פשוט לשירות הענן של אמזון AWS.
המוצר מיועד למגוון יישומים כדוגמת רובוטיקה ואוטומציה במפעלי תעשייה, מצלמות אבטחה חכמות, יישומי ראיית-מכונה בענף הקמעונאות ועוד. להערכת ליאופרד, קצב עיבוד הפריימים של המצלמה גבוה יותר בהשוואה לפתרונות אחרים בשוק, וצריכת ההספק נמוכה יותר . המצלמה מתומחרת ב-900 דולר.
ליאופרד, שהוקמה ב-2008 ויושבת בקליפורניה, מפתחת מצלמות HD משובצות למערכות נהיגה אוטונומית, רחפנים ורובוטים, מצלמות עומק ו-360 מעלות, AR/VR ומכשור מדעי ורפואי. בין לקוחותיה, אנבידיה, זיילינקס, קואלקום, און-סמי, בוסטון רובוטיקס וסוני.
המעבד Hailo 8 מאפשר לשלב במכשירי קצה יכולות AIבעלי קצב עיבוד גבוה של 26 טריליון פעולות בשנייה (TOPS) ביעילות הספק של 3TOPS/W. היילו דיווחה שבמבחן השוואתי שנעשה בין המודול שלה לבין מודול Myriad-X של אינטל ומודול Edge TPU של גוגל, הוא היה מהיר יותר בשיעור גבוה: מספר התמונות ממבחן סטנדרטי שהוא ביצע להן עיבוד בשנייה אחת, היה גבוה פי 26 מהמודול של אינטל ופי 13 מהמודול של גוגל. זהו אביזר-הקצה השני שבו משתלבת היילו. לפני כשנה הכריזה כי מחשב עיבוד התמונה של פוקסקון יכלול את המודול שלה. גם במוצר של פוקסקון הצלע השלישית היא Socionext היפנית.
חברת היילו הוקמה בחודש פברואר 2017 על-ידי המנכ"ל אור דנון, ה-CTO אבי באום ומנהלת הפיתוח העסקי הדר צייטלין. המשקיע הראשון בחברה היה זהר זיסאפל, המשמש כיום כיו"ר Hailo. החברה פיתחה ארכיטקטורה חדשה של שבב בינה מלאכותית המבצע באביזרי-קצה את שלב ההרצה, כלומר יישום ההסקות (Inference) של רשת נוירונית, במהירות רבה ובחיסכון גדול באנרגיה.
מעבד הלמידה העמוקה של היילו מסוגל להריץ יישומים משובצים של אינטליגנציה מלאכותית על גבי מכשירי קצה המותקנים במכוניות מקושרות, רחפנים, התקני בית חכם דוגמת עוזרים אישיים, מצלמות חכמות וטלוויזיות חכמות, פלטפורמות IoT, פלטפורמות AR ו-VR, מוצרים לבישים ומוצרי אבטחה.
חברת היילו (Hailo) התל-אביבית הכריזה על כרטיס ההאצה Hailo-8 M.2 וכרטיס האצה המופיע בפורמט Mini PCIe אשר מיועדים להאיץ את פעילות ההסקה של רשתות לימוד עומק נוירוניות (Deep Learning) במכשירי קצה. המודולים מבוססים על מעבד הבינה המלאכותית Hailo-8 שהחברה פיתחה. המודולים מותאמים לתשתיות התוכנה הסטנדרטיות בתחום הרשתות הנוירוניות, דוגמת TensorFlow ו-ONNX, הנתמכות על-ידי ה-Dataflow Compiler של Hailo.
המודולים מספקים עוצמת עיבוד של 26 טריליון פעולות בשנייה (TOPS) ביעילות הספק של 3TOPS/W. המודול מופיע בגודל של 22 על 60 מ"מ ו-22 על 80 מ"מ ונתמך על-ידי מערכת ההפעלה לינוקס. בקרוב החברה תוסיף גם תמיכה של מערכת ההפעלה חלונות. החברה דיווחה שבמבחן השוואתי שנעשה בין המודול שלה לבין מודול Myriad-X של אינטל ומודול Edge TPU של גוגל, הוא היה מהיר יותר בשיעור גבוה: מספר התמונות ממבחן סטנדרטי שהוא ביצע להן עיבוד בשנייה אחת, היה גבוה פי 26 מהמודול של אינטל ופי 13 מהמודול של גוגל.
הכרטיס מיועד לשוק חדש ומתפתח של בינה מלאכותית במתכונת plug in, אשר מיועד לענות לדרישה באבזרי קצה עתירי ביצועים וחסכוניים באנרגיה ובמחיר. הדבר מתבטאר בביקוש גובר לאבזרי קצה מבוססי AI ללא מאוורר, המאפשרים לחבר מספר רב של מצלמות למכשיר קצה בודד המספק עיבוד וידאו חכם.
חברת פוקסקון (Foxconn) מטמיעה את מעבד הבינה המלאכותית של חברת Hailo התל-אביבית בדגמים החדשים של מחשבי עיבוד התמונה ממשפחת BOXIedge שהיא מייצרת. המוצר החדש פותח בשיתוף פעולה בין פוקסקון הטאיוואנית, היילו הישראלית וחברת Socionext היפנית, אשר תורמת למוצר את שבב העיבוד המקבילי SynQuacer, הכולל 24 ליבות Cortex-A53. המחשב החדש מיועד לבצע פעולות עיבוד תמונה מורכבות בקצות הרשת (Edge), כדי לקבל תגובות מהירות ולשחרר עומס במרכזי הנתונים.
המחשב מיועד לבצע פעולות עיבוד תמונה בזמן אמת של הרבה מאוד מקורות וידאו (מצלמות) ביישומים כמו מערכות אבטחה וניהול העיר החכמה, ניטור תנועה, אוטומציה תעשייתית ורובוטיקה, מערכות רפואיות חכמות, ניהול חכם של מרכזים לוגיסטיים ועוד. פוקסקון שילבה במחשב את מעבד הלמידה העמוקה Hailo-8, אשר מגיע לעוצמת עיבוד של 26 מיליארד פעולות בשנייה (26TOPS – Tera Operations Per Second) וליעילות של 3TOPS לכל ואט.
השבב של היילו יודע מה הבעיה…
הוא מתוכנן לעמידה בתקן המחמיר ISO 26262 ASIL-B ובתקן AEC Q 100 Grade 2. השבב בנוי מארבעה מרכיבים מרכזיים: מעבד תמונה המשפר את התמונה המגיעה מהחיישן לפני העברתה לזיהוי ברשת הנוירונית, מעבד לקבצי וידאו בתקן H.264, מעבד ARM-M4 המנהל את השבב, ומודול הרשת הנוירונית עצמה, שהחברה פיתחה על-פי רעיון ייחודי. היילו זיהתה תופעה מעניינת: בתהליך עיבוד ההסקות ברשת נוירונית (Deep Learning), יש הבדלים בין ההתנהגות של השכבות השונות ברשת הנוירונית, ולכן הן זקוקות למשאבים שונים. השבב של החברה יודע לנתח את הבעיה, להגדיר מה הן המשאבים הדרושים לכל שכבת עיבוד ולספק לה את המשאבים. באופן זה הוא מאיץ את תהליך העיבוד ומפחית את צריכת ההספק.
אור דנון, מנכ"ל ומייסד משותף של Hailo
עוצמת המחשב החדש באה לידי ביטוי ביכולת לבצע עיבוד תמונה מבוסס בינה מלאכותית של אותו וידאו המגיעים הו-זמנית מ-20 מצלמות שונות. "מדובר בשיתוף פעולה עם שתי מובילות עולמית בתחום פתרונות ה-AI", אמר אור דנון, מנכ"ל ומייסד משותף של Hailo. "מעבד ה-Deep Learning שלנו משדרג באופן משמעותי את היכולות של מכשירים חכמים הפועלים בקצה הרשת". חברת Hailo הוקמה בחודש פברואר 2017 על-ידי אור דנון, אבי באום, הדר צייטלין ורמי פייג ז"ל, בוגרי יחידת עילית טכנולוגית של חיל המודיעין. החברה מעסיקה כיום כ-90 עובדים בתל-אביב וממשיכה לגייס עובדים נוספים. לפני כחודשיים היא השלימה גיוס הון בהיקף של 60 מיליון דולר.מאז הקמתה החברה גייסה כ-88 מיליון דולר.
בתמונה למעלה: מנכ"ל ומייסד משותף של חברת היילו, אור דנון
חברת Hailo התל-אביבית השלימה גיוס הון בהיקף של 60 מיליון דולר בסבב B. בסך כל, מאז הקמתה בשנת 2017 גייסה החברה כ-88 מיליון דולר. חברת היילו הוקמה על-ידי המנכ"ל אור דנון, ה-CTO אבי באום ומנהלת הפיתוח העסקי הדר צייטלין. המשקיע הראשון בחברה היה זהר זיסאפל, המשמש כיו"ר Hailo. החברה פיתחה ארכיטקטורה חדשה של שבב ליישום רשתות נוירוניות ללימוד עומק. המעבד של החברה, Hailo-8, מיועד לממש את שלב ההרצה, כלומר יישום ההסקות (Inference) באבזרי קצה.
לסבב הגיוס הנוכחי הצטרפו מספר שותפים אסטרטגיים: קרן ההשקעות של תאגיד התעשייה ABB המייצר מערכות אוטומציה תעשייתית ורובוטיקה, חברת NEC וקרן ההון סיכון Latitude Ventures מלונדון. בין המשקיעים הקיימים בחברה: זהר זיסאפל, OurCrowd ,Glory Ventures; גיל אגמון; קרנות Maniv Mobility ו-Next Gear, והקרן הנלווית לאקסלרטור הרכב Drive.
כניסה לייצור המוני ב-2020
השותפים האסטרטגיים שהצטרפו לגיוס מתכננים להשתמש בשבבי העיבוד של החברה. חברת NEC מעוניינת לשלב את השבבים בדור הבא של התקני הקצה שלה, כדי לחדור עמוק יותר לשוק האנליטיקה החכמה של שידורי וידאו וחברת ABB מצפה לשלב את הפתרון של Hailo במערכות תעשייתיות, במסגרת המעבר לייצור במתכונת Industry 4.0.
המנכ"ל אור דנון סיפר ל-Techtime שההון שגוייס ישמש למימון הכניסה לשוק ולפיתוח הדור הבא של מעבדים. "אנחנו עובדים עם אחד מהפאבים הגדולים בעולם אשר יתחיל כבר השנה בייצור המוני של השבב. האתגר הגדול השנה הוא לקבל את כל ההסמכות של מוצרים בתקנים תעשייתיים ואת ההסמכות של תעשיית הרכב. במקביל, אנחנו נערכים לתמיכה בלקוחות לקראת אספקת השבבים. השנה נפתח משרדים ביפן, בגרמניה ובארצות הברית כדי שנוכל להיות קרובים ללקוחות".
מייסדי חברת היילו (מימין לשמאל): ה-CTO אבי באום, מנהלת הפיתוח העסקי הדר צייטלין ואור דנון
החברה נמצאת בשלבי צמיחה, והתרחבה בחודשים האחרונים מהיקף של כ-60 עובדים במחצית 2019, להיקף של כ-80 עובדים כיום. בימים אלה היא נמצאת בתהליך גיוס של 30-40 עובדים נוספים. חלקם עובדים בחו"ל, ורובם עובדים שיועסקו במרכז המו"פ הישראלי ובמרכז התמיכה בלקוחות. הפרטים על טכנולוגיית הייצור עדיין חסויים, אולם דנון הסביר שהיתרון המרכזי של שבבי היילו נעוץ בארכיטקטורה מיוחדת, המאפשרת לייעל את תהליך העיבוד במספר מועט יחסית של טרנסיסטורים. "הדבר מתבטא בחסכון בהספק של אבזר הקצה הכולל את שבב העיבוד – וגם מבטיח ייצור נוח של השבב".
ארכיטקטורה גמישה המבוססת על התנהגות מפתיעה של הרשת הנוירונית
על-פי הנתונים של החברה, השבב Hailo-8 מגיע לעוצמת עיבוד של 26 מיליארד פעולות בשנייה (26TOPS – Tera Operations Per Second) וליעילות של 3TOPS לכל ואט. הוא מתוכנן לעמידה בתקן המחמיר ISO 26262 ASIL-B ובתקן AEC Q 100 Grade 2. השבב בנוי מארבעה מרכיבים מרכזיים: מעבד תמונה המשפר את התמונה המגיעה מהחיישן לפני העברתה לזיהוי ברשת הנוירונית, מעבד לקבצי וידאו בתקן H.264, מעבד ARM-M4 המנהל את השבב, והרשת הנוירונית עצמה, שהחברה פיתחה.
הרשת הנוירונית מורכבת ממטריצה גמישה של יחידות עיבוד ויחידות זיכרון, וניתן להגדיר את תצורתה בתוכנה. דנון: "הארכיטקטורה שלנו מתארת את המבנה של רשת נוירונית ומקצה משאבים לכל שכבה ברשת. זיהינו שבתהליך העיבוד של ההסקות, יש הבדלים בין ההתנהגות של השכבות השונות ברשת הנוירונית, ולכן צריך לספק להן משאבים שונים. זאת בניגוד למתחרים שלנו המשתמשים בפתרונות כמו מעבדי GPU המעניקים לכל השכבות את אותה כמות של משאבים. תוכנת הפיתוח שלנו לומדת את הבעיה הספציפית, מאפיינת אותה, ויודעת להעביר לשבב הוראות כיצד לנהל בצורה אופטימלית את משאבים של כל אחת מהשכבות".
הקשיבו לראיון מוקלט עם אבי באום, הטכנולוג הראשי של היילו (מתחיל בדקה 09:45):
ג'וגאנו מראש העין פיתחה את פלטפורמת Digital World, המשלבת בין גופי תאורת לד דינמיים לבין רשת תקשורת ומספקת תשתית יעילה וחסכונית ליישומי עיר חכמה. בשיחה איתו, מספר בן שמואל כיצד הפלטפורמה עשויה לפתור כמה מהמחסומים המעכבים כיום את התפתחות תחום העיר החכמה, מהו עומק שיתוף הפעולה עם קואלקום, ומדוע הערים באמריקה הלטינית להוטות לאמץ את הרעיון.
חברת היילו מתל אביב פיתחה שבב בינה מלאכותית (AI) יעיל במיוחד המאפשר ליישם רשתות נוירונים במכשירי קצה כמו סמארטפונים, אבזרי IoT, מכוניות אוטונומיות ועוד. בשיחה איתו, באום מספר על הצורך הגובר לבצע פעולות עיבוד בקצות הרשת, על רשתות נוירונים וכיצד עומדים ביצועי השבב של היילו בהשוואה לטכנולוגיה המתחרה של אנבידיה.
בתמונה למעלה: צוות פיתוח בהיילו. החברה התל אביבית מעסיקה כיום 65 עובדים
חברת היילו (Hailo) התל אביבית נערכת לקראת הייצור ההמוני של שבב הבינה המלאכותית שלה, העומד בתקן ASIL-B של תעשיית הרכב. הייצור הסדרתי מתוכנן להתבצע במהלך 2020. מייסד ומנכ"ל החברה, אור דנון, סיפר ל-Techtime שהשבב החדש ייקרא בשם Hailo-8. הוא פותח במסגרת עבודה משותפת של החברה מול יצרניות רכב, ומספק עמידה בדרישות של מערכות קריטיות להצלת חיים, כולל עמידה בטמפרטורות עבודה של עד 105°C.
על-פי הנתונים של החברה, השבב Hailo-8 מגיע לעוצמת עיבוד של 26 מיליארד פעולות בשנייה (26TOPS – Tera Operations Per Second) וליעילות של 3TOPS לכל ואט. הוא יעמוד בתקן המחמיר ISO 26262 ASIL-B ובתקן AEC Q 100 Grade 2. הוא בנוי מארבעה מרכיבים מרכזיים: מעבד תמונה (Image Signal Processor) המשפר את התמונה המגיעה מהחיישן לפני העברתה לזיהוי ברשת הנוירונית, מעבד H.264 המאפשר לטפל בתמונות וידאו, מעבד ARM-M4 המנהל את השבב, והרשת הנוירונית עצמה, המורכבת ממטריצה גמישה של יחידות עיבוד ויחידות זיכרון שניתן להגדיר את תצורתה בתוכנה.
חידוש הרעיון הישן של מעבדי DFP
חברת היילו הוקמה בחודש פברואר 2017 על-ידי המנכ"ל אור דנון, ה-CTO אבי באום ומנהלת הפיתוח העסקי הדר צייטלין. המשקיע הראשון בחברה היה זהר זיסאפל, המשמש כיום כיו"ר Hailo. עד היום החברה גייסה כ-24 מיליון דולר, כאשר הגיוס האחרון בהיקף של כ-21 מיליון דולר הסתיים בינואר 2019. החברה פיתחה ארכיטקטורה חדשה של שבב בינה מלאכותית עבור אבזרי קצה, המבצע את שלב ההרצה. כלומר, יישום ההסקות (Inference) של רשת נוירונית באבזרי קצה, במהירות רבה ובחסכון גדול באנרגיה. לדברי דנון, הארכיטקטורה מוגנת בכמה עשרות פטנטים. "היא משתייכת למשפחה נשכחת של מעבדים מסוג Data Flow Processors".
אור דנון, מנכ"ל Hailo. "הארכיטקטורה שלנו מוגנת בכמה עשרות פטנטים"
במעבדי DFP, פעולת העיבוד מתבצעת רק כאשר מוזנים נתונים אל המעבד, ואז הוא מבצע סדרה קבועה של פעולות על-גבי המידע הזה, ומעביר הלאה את התוצר המעובד. "בשנים האחרונות הסתבר שהישענות על רשתות נוירוניות היא שיטה יעילה ואמינה לפתור בעיות רבות, ולכן רוב מערכות הבינה המלאכותית שאנחנו רואים בשוק מבוססות על רשתות נוירוניות. כאן האתגר הוא מבני, מכיוון שהשבב צריך לממש מבנה של רשת נוירונית. ברשת נוירונית אתה יוצק נסיון אל תוך תיאור של מבנה, ולכן זהו פתרון יעיל מאוד בפתרון בעיות המבוססות על הכרת דוגמאות".
כיצד בנוי השבב שלכם? מה הם העקרונות המרכזיים של הארכיטקטורה?
דנון: "הארכיטקטורה שלנו מתארת את המבנה של רשת נוירונית ומקצה משאבים לכל שכבה ברשת. זיהינו שבתהליך העיבוד של ההסקות, יש הבדלים בין ההתנהגות של השכבות השונות ברשת הנוירונית, ולכן צריך לספק להן משאבים שונים. זאת בניגוד למתחרים שלנו המשתמשים בפתרונות כמו מעבדי GPU המעניקים לכל השכבות את אותה כמות של משאבים. תוכנת הפיתוח שלנו לומדת את הבעיה הספציפית, מאפיינת אותה, ויודעת להעביר לשבב הוראות כיצד לנהל את משאבים של כל אחת מהשכבות בצורה האופטימלית".
מה הם מרכיבי השבב?
"הרעיון הוא להשתמש ביחידות זיכרון קרובות מאוד ליחידות העיבוד. אנחנו מקצים יחידות זיכרון ויחידות עיבוד בהתאם לכל משימה, ועל-ידי כך משיגים מהירות עיבוד גבוהה מאוד, וחסכון גדול בהספק שהשבב צורך. הדבר הזה מאפשר לנו לעמוד בתקנים המחמירים של תעשיית הרכב, מכיוון שהשבב אינו מתחמם ויכול לעבוד בטמפרטורות הסביבה שהתעשייה דורשת".
אתם טוענים שהשבב שלכם יעיל מהפתרונות האחרים בשוק. אולם אין מדד אוניברסלי למדוד שבבי בינה מלאכותית.
"אנחנו מודדים את הביצועים שלנו באמצעות בדיקת כמה פעולות לוואט אנחנו מבצעים ברשת ניורונית ספציפית. כיום ישנו קונסורציום MLPerf המנסה להגדיר מדד בר-השוואה לרשתות נוירוניות אמיתיות. בכל מה שקשור למוצרי קצה, התעשייה ככל הנראה הולכת לכיוון של מדידת מספר הפעולות לוואט שהרשת הנוירונית מבצעת על מטלה מסויימת, כמו תמונה למשל".
כיום מתפתחות שיטות להטעיית הזיהוי של רשתות נוירוניות. אתם מתמודדים עם הבעיה?
"אפשר להתייחס אל הטעיות AI כאל חולשות, בדומה לאופן שבו מתייחסים אל חולשות אבטחה. בתחילה החולשות של מערכות תוכנה הפתיעו את התעשייה, אולם בהדרגה מוצאים להן פתרונות. בתחום הבינה המלאכותית, מדובר קודם כל בבעיה קונספטואלית שאין לה פתרון ברמת הסיליקון. אבל אם הרשת אומנה בצורה לא נכונה, והתוקף יודע כיצד היא אומנה, הוא יכול לתכנן תקיפה נגדה. אנחנו מתמודדים גם עם הבעיה הזאת, וברמה העקרונית היא מבטאת את היתרון של התקנת מערכות בינה מלאכותית בקצות הרשת, מכיוון שבאופן הזה קיימות פחות חולשות לאורך מסלול העברת המידע".
יעילות הספק: השוואה שביצעה היילו המציגה את יעילות השבב שלה מול המתחרות העיקריות
חברת היילו צומחת מהר, ומעסיקה כיום כ-65 עובדים ונמצאת בתהליך גיוס של עובדים נוספים. היא ממקדת את מאמציה בשני שווקים עיקריים: שוק הרכב ושוק אבזרי הקצה (IoT). שני שווקים שהם גם צפויים להיות גדולים מאוד, והם גם תובעניים מאוד, מכיוון שבשניהם יש צורך במוצר מאוד אמין, זול וחסכוני מאוד בהספק. דנון: "בהרבה מאוד מובנים המצלמה ברכב לא שונה בהרבה ממצלמת IoT בעיר החכמה. אלו שני תחומים שיהיו מאוד דומיננטיים, וחולקים ביניהם הרבה מאוד דרישות משותפות".
חברת הסטארט אפ היילו (Hailo), המפתחת מעבד למידה עמוקה עבור יישומי קצה, הרחיבה את סבב גיוס A, שבו החלה ביוני 2018, מ-12.5 מיליון דולר ל-21 מיליון דולר. את הרחבת הגיוס הובילה קרן ההון סיכון הסינית-ישראלית Glory Ventures ואליה הצטרפו משקיעים קיימים ומשקיעים חדשיo. ההשקעה תאפשר לחברה להרחיב את שווקי היעד שלה לסין ולהונג קונג, בנוסף לשווקים קיימים באירופה, צפון אמריקה, יפן וקוריאה.
בין המשקיעים בחברה מצויים זהר זיסאפל, המשמש גם כיו"ר היילו, קרן OurCrowd, מנכ"ל חברת דלק מוטורס גיל אגמון, קרנות ההשקעות בטכנולוגיות רכב Maniv Mobility וכן Next Gear. בסך הכל גייסה Hailo מהקמתה למעלה מ-24 מיליון דולר.
במקביל, הודיעה היילו כי היא פותחת בתכנית "מסלול מהיר" שתאפשר לקוחות נבחרים להתנסות בגרסה הראשונה של מעבד ה-Hailo-8 ולפתח אבות-טיפוס של מוצרי למידה עמוקה על בסיס מעבד החברה.
השבב שיעמוד בעומסי הדאטה של העתיד
מעבד הלמידה העמוקה של היילו מסוגל להריץ יישומים משובצים של אינטליגנציה מלאכותית על גבי מכשירי קצה המותקנים במכוניות מקושרות, רחפנים, התקני בית חכם דוגמת עוזרים אישיים, מצלמות חכמות וטלוויזיות חכמות, פלטפורמות IoT, פלטפורמות AR ו-VR, מוצרים לבישים ומוצרי אבטחה.
היילו צופה שהשבב יספק צמצום דרמטי בעלות, בשטח ובצריכת ההספק ביחס לשבבים הקיימים, מה שיהפוך אותו למתאים לכמויות העצומות של החיישנים המוטמעים לכל אורך רשת האינטרנט של הדברים (IoT). השבב צפוי לעבד בזמן אמת תכני וידיאו וזרמי נתונים אחרים בנפחים גבוהים תוך שימוש באלגוריתמים של למידה עמוקה.
ענף הרכב, המהווה את אחד משווקי היעד המרכזיים של היילו, עובר מהפכה רחבת היקף ומאמץ במהירות שיטות למידה עמוקה כדי לאפשר פיתוח מערכות ADAS ויישומי נהיגה אוטונומית שדורשים חישה של הסביבה. על פי חברת המחקר IC Insights, סך המכירות של שבבים למכוניות ולכלי רכב אחרים צפויות להסתכם ב-42.9 מיליארד דולר בשנת 2021, לעומת 22.9 מיליארד דולר בשנת 2016. התשתית הקיימת של מעבדים שפותחו עבור מטרות כלליות אינה מסוגלת להריץ אלגוריתמים עתירי חישוביות של למידה עמוקה ההכרחיים ליישומי רכב אלה. להערכת היילו, המעבד שלה צפוי לספק את פריצת הדרך הנדרשת בהיבטים של צריכת הספק, פיזור חום, שטח ועלות, ויהיה מוצר שיתאים לייצור המוני.
פתח לשוק הסיני
מנכ"ל החברה אור דנון ציין כי צירופה של Glory Ventures לשורת המשקיעים בחברה תחזק את יכולתנה של היילו להביא לשוק את מעבד הלמידה העמוקה ותסייע לה לפנות לשווקים האסטרטגיים של סין והונג קונג. "מעבדי ה-Hailo-8 יעזרו לחברות בשווקים רבים להתגבר על המחסומים העצומים בתחומי צריכת ההספק הנמוכה, הגודל הקומפקטי והעלות המשתלמת, שמונעים מהן כעת לפרוס יכולות למידה עמוקה חזקות במוצרי הקצה שלהם".
אריק יאנג, שותף מייסד ב-Glory Ventures, הביע את התרשמותו מהפיתוח של היילו. "אנו עוקבים מקרוב אחרי השוק העולמי למעבדי AI וגילינו שהטכנולוגיה של היילו היא יוצאת דופן. Glory מצפה להמשיך את מערכת היחסים עם Hailo ככל ש- AI הופכת לטכנולוגיה הכרחית בכל מוצר מבוסס מצלמה חכמה".
הצוות המוביל של Hailo, שהוקמה בפברואר 2017, הם המנכ"ל אור דנון, ה-CTO אבי באום והדר צייטלין, המכהנת כמנהלת הפיתוח העסקי של החברה. דנון, חתן פרס ביטחון ישראל ובוגר תכנית "תלפיות", שירת ביחידה הטכנולוגית של חיל המודיעין טרם הקמת החברה. ה-CTO אבי באום מילא שורה של תפקידים בחברת Texas Instruments, בה עבד כ-13 שנה לאחר שירות באותה יחידה טכנולוגית. בין היתר שימש באום כ-CTO של תחום הקישוריות האלחוטית בחטיבת המעבדים המשובצים ב-TI וכיהן בתפקידי ניהול קבוצת ארכיטקטורה והנדסת מערכת. שותפתם להקמת החברה הדר צייטלין, בוגרת תכנית "תלפיות" גם היא, שירתה כתשע שנים ביחידה הטכנולוגית, ובמהלך שירותה זכתה בפרס הרמטכ"ל למצוינות טכנולוגית. לפני הקמת Hailo, שימשה צייטלין כמנהלת המוצר הראשונה בחברת Via. היילו מעסיקה כ-50 עובדים.
אנו עושים שימוש בקבצי עוגיות לצרכים שיווקיים ושיפור חוויית השימוש באתר. איסוף המידע באתר נעשה באופן אנונימי, למעט בטפסי יצירת קשר והרשמה לניוזלטר בהם אתם מתבקשים למלא פרטים אישיים. אנו עושים שימוש במגוון תוכנות לאיסוף וניתוח אנליטי של הנתונים באופן אנונימי לרבות: גוגל אנליטיקס, פייסבוק פיקסל ועוד.
What personal data we collect and why we collect it
We collect anonymous data on visitors in this website for business purposes such as enhancing user experience, digital marketing and search engine optimization.
We collect personal data such as email address and names on various forms – all forms present in this website include consent checkboxes and clear reason for collecting the data: general inquiries on our products, newsletter subscription, professional inquiries job applications. All forms are designed in accordance with GDPR requirements.
Comments
When visitors leave comments on the site we collect the data shown in the comments form, and also the visitor’s IP address and browser user agent string to help spam detection.
An anonymized string created from your email address (also called a hash) may be provided to the Gravatar service to see if you are using it. The Gravatar service privacy policy is available here: https://automattic.com/privacy/. After approval of your comment, your profile picture is visible to the public in the context of your comment.
Media
If you upload images to the website, you should avoid uploading images with embedded location data (EXIF GPS) included. Visitors to the website can download and extract any location data from images on the website.
Contact forms and newsletter
We use Gravity Forms as our platform of choice for all forms present in this website. Forms present in this website have been modified to fit GDPR requirements.
Unless specifically specified and approved by visitor, we do not use the collected data for marketing purposes.
We use Mailchimp to collect email addresses and send periodical marketing materials to our customers.
Handling and management of all email addresses and mailing operations is conducted under GDPR terms and guidelines provided by Mailchimp.
All subscribers are able to change their subscriptions preferences or unsubscribe at any given time.
Techtime has accepted the Data Processing Addendum agreement provided by Mailchimp for all its Mailchimp accounts.
All our lead collection forms have been altered in accordance with GDPR requirements and now include unchecked checkboxes in order to accept the explicit consent of the user prior to form submission.
Cookies
If you leave a comment on our site you may opt-in to saving your name, email address and website in cookies. These are for your convenience so that you do not have to fill in your details again when you leave another comment. These cookies will last for one year.
If you have an account and you log in to this site, we will set a temporary cookie to determine if your browser accepts cookies. This cookie contains no personal data and is discarded when you close your browser.
When you log in, we will also set up several cookies to save your login information and your screen display choices. Login cookies last for two days, and screen options cookies last for a year. If you select “Remember Me”, your login will persist for two weeks. If you log out of your account, the login cookies will be removed.
If you edit or publish an article, an additional cookie will be saved in your browser. This cookie includes no personal data and simply indicates the post ID of the article you just edited. It expires after 1 day.
Embedded content from other websites
Articles on this site may include embedded content (e.g. videos, images, articles, etc.). Embedded content from other websites behaves in the exact same way as if the visitor has visited the other website.
These websites may collect data about you, use cookies, embed additional third-party tracking, and monitor your interaction with that embedded content, including tracing your interaction with the embedded content if you have an account and are logged in to that website.
Analytics
We use Google Analytics regularly for monitoring user behavior and traffic sources and utilize the gathered information for enhancing user experience and for business purposes.
The use of Google Analytics in done according to GDPR terms and guidelines provided by Google.
Legal Entity: Techtime.
Primary Contact (a.k.a. “Notification Email Address”): [email protected] – this email is designated for receiving notices under the Google Ads Data Processing Terms.
Who we share your data with
We use various cloud platforms and third party providers for the purpose of operating this website.
We do not share or sell your data for any commercial purpose other than specified above.
We use the following processors for the operating this website and executing related digital marketing campaigns:
WP Engine – Hosting Provider
Cloudflare – Cloud based security and web performance processor.
Google Cloud Platform – data centers provider for WP Engine
Sucuri – Website security provider
Mailchimp – Newsletter service provider
Google Analytics, Adwords, Webmasters
Facebook – We use Facebook for advertising and place tracking code on our website for enhancing digital marketing campaigns (i.e – Facebook Pixel).
Planwize Ltd – Digital Marketing Agency.
How long we retain your data
If you leave a comment, the comment and its metadata are retained indefinitely. This is so we can recognize and approve any follow-up comments automatically instead of holding them in a moderation queue.
For users that register on our website (if any), we also store the personal information they provide in their user profile. All users can see, edit, or delete their personal information at any time (except they cannot change their username). Website administrators can also see and edit that information.
What rights you have over your data
If you have an account on this site, or have left comments, you can request to receive an exported file of the personal data we hold about you, including any data you have provided to us. You can also request that we anonymize or erase any personal data we hold about you. This does not include any data we are obliged to keep for administrative, legal, or security purposes.
Request for Receiving Data Associated with One’s Email Address
Users may request to receive access to all related information submitted to this website for their review.
In accordance with GDPR compliance, user may further request the anonymization of such data.
In order to request access for all data associated with a given email address, users may submit the request here. Users then receive an email with a link to a page with all related information.
The link is valid for 24 hours. Users may submit additional request for the same email address once in every 24 hours.
A request for anonymization should be sent separately: User may select the data he or she wishes the site owner to anonymize so it cannot be linked to his or her email address any longer. An email confirmation will be sent once linked data has been successfully anonymized.
Where we send your data
Visitor comments may be checked through an automated spam detection service. All our processors and third party providers comply with GDPR requirements and apply privacy by design and necessary measure to ensure that personal data is being processed and handled in accordance with requirements. The list of our third party service providers and processors is listed above.
Contact information
For all privacy-specific concerns inquiries, you may contact us at [email protected]
How we protect your data
We use rigorous practices in order to protect our website and data collected, as well as world class cloud and hosting providers.
Communication between visitor and the server is encrypted using SSL.
The site is protected with web application firewall and is undergoing daily security scans, regular software updates by a dedicated team in order to minimize the risk of data breach.
What data breach procedures we have in place
Once a data breach is detected, our providers execute a dedicated standard operational procedure in order to assess the scope and potential damage, provide immediate remedy, patch any potential security holes and notify users who may be affected by the breach.
We may contact affected users with one or more form of communication within 72 hours and provide the needed information as to the scope of the data breach and actions taken.
What third parties we receive data from
We do not receive data from third parties for our marketing campaigns.
What automated decision making and/or profiling we do with user data
We may apply remarketing/retargeting methods while conducting online advertising using Google Facebook and the likes.
The above is conducted by applying various tracking codes into our website in order to track and retarget users based on
By visiting and using this website you are hereby provide your consent for the use of the above means and methods.
