כך תשנה Neuromation את תעשיית ה-AI שמגלגלת שלושה טריליון דולר

בזמן שחברות מנסות לנחש כיצד תיראה התעשייה העתידית בתחום הבינה המלאכותית, בפועל המהפכה כבר התחילה. חברות כמו אמזון (Amazon), מיקרוספט (Microsoft), פייסבוק (Facebook), גוגל (Google) ועוד, משקיעות כסף רב במחקרים רבים בנושא בינה מלאכותית, מכונות חכמות וניתוח מידע אינסופי מדי יום.

בשנת 2017 הושקעו למעלה משישה מיליארד דולר במימון של חברות פרטיות שעוסקות ב-AI. כלומר, אפילו מיזמים קטנים שעוסקים בבינה מלאכותית מקבלים מימון. כמו כן, קרנות גידור משתמשות ב-AI כדי לסחור במיליארדי דולרים של ניירות ערך בשניות. ההתקדמות בתחומי התחבורה, השילוח, הבריאות והקמעונאות משתלבות יחד עם טכנולוגיות ה-AI.

השוק העולמי בתחום הבינה המלאכותית צפוי לגדול ליותר משלושה טריליון דולר עד שנת 2024 – קצב צמיחה אסטרונומי. עם זאת, כדי להשיג את היעדים הללו, שוק הבינה המלאכותית יצטרך להתגבר על מספר צווארי בקבוק. Neuromation מציעה פתרונות לאותם חסמים.

פער היצע וביקוש ב-AI

בעוד הביקוש עבור AI הוא גבוה ורק הולך וגדל, עדיין קיים מחסור אדיר בהספקת מודלים טובים אשר יכולים לקרוא דטה בצורה איכותית, וזה מעכב את התפתחות תהליך יצירת AI איכותי.

Neuromation מצאה פתרון ליצירת דטה איכותי תוך ניצול כוחות מחשוב גדולים קיימים בהתייחסות לצורכי השוק.

בעיית פענוח נתונים

אנחנו חיים בעידן של נתונים. זה לא מסובך להשיג ערכות נתונים ענקיות כמעט בכל תחום שבו אנחנו רוצים להחיל AI. הבעיה היא לא בהשגת הנתונים – אלא בפיענוח שלהם. כיום את ניתוח המידע שמתקבל מהנתונים באופן מסורתי מבצעים בני אדם אשר מבארים במו ידם פיקסל פיקסל מניתוח התמונה שמתקבלת עבור יצירת דטה. ההליך הידני הזה הוא ארוך ויקר.

כך למשל, רק בתחום הקמעונאות ערכה בסיסית ממוצעת כוללת פענוח של 150 אלף פריטים. לפענח ידנית כל פריט מהסוג הזה ייקח שנים. הפתרון של Neuromation מציע שימוש בנתונים דיגיטליים במקום תמונות אמיתיות ליישומי AI. כלומר Neuromation יצרה תהליך של אוטומטיזציה עבור המכונה אשר כל הזמן לומדת ומתפתחת.

שימוש בכח מחשובי לשם למידה זריזה מתוך מאגרי מידע גדולים

מגבלה נוספת של הבינה המלאכותית כיום, היא כוח העיבוד שזמין עבור מפתחים וחוקרים. לעתים קרובות המשמעות של כוח המחשוב הדרוש כדי ללמד רשת נוירונים היא שאלגוריתם ירוץ במשך ימים או שבועות על מחשב אחד. פעמים רבות, יש צורך לעשות כוונון והתאמה מחדש של המודל ואז להפעילו שוב, מה שהופך את תהליך הפיתוח לאיטי ומכביד.

Neuromation מציעה לנצל את כוח העיבוד הקיים של הכורים ברשתות הבלוקצ'יין. חוקרים וחברות שעוסקים בבינה מלאכותית מוכנים לשלם בעבור כוח עיבוד, ומאפשרים לכורים להרוויח כסף מעבודה על בעיות של לימוד מכונה (on machine learning problems).

עבודה על בעיות של machine learning מאפשרת תגמולים גדולים יותר עבור הכורים וזמני עיבוד מהירים יותר עבור מפתחי הבינה המלאכותית. בנייר הלבן שפירסמה Neuromation, היא מעריכה כי כורים יוכלו להרוויח פי שלושה עד חמישה יותר בכריית NeuroTokens לעומת סוגים אחרים של כרייה.

שיתוף, ייבוא ומודלים של בינה מלאכותית

הדור הבא של הפיתוח בבינה מלאכותית ידרוש כלים להעלאה ושיתוף מודלים של בינה מלאכותית בשוק דיגיטלי, לשימוש ביישומים שונים. בנוסף לאספקת נתונים דיגיטליים וכוח מחשוב דרך פלטפורמת השוק הדיגיטלי של Neuromation, החברה גם בונה, מרכיבה ומתחזקת מודלים עבור לקוחות ומאפשרת ללקוחות לייבא מודלים משל עצמם.

Neuromation מצפה למכור מעל 1,000 מודלים במהלך השנה הקרובה, ומודל השוק הדיגיטלי צפוי להוות את אחד ממניעי ההכנסה העיקריים של החברה.

יישום מעשי

לשימוש בנתונים דיגיטליים ועיבוד מבוזר יש יישומים מעשיים יומיומיים ומרגשים בעולם העסקי. לדוגמה, Neuromation חברה למספר מותגים קמעונאיים מובילים על מנת לזהות מוצרים על מדף ועל בסיס זה לתת הצעות לגבי דרך סידור המוצרים וייעול התהליך, הכל על סמך תמונות שמצולמות בעזרת הסמארטפון.

הטכנולוגיה של Neuromation מאפשרת דיוק של יותר מ-95% בזיהוי מלאי המוצרים. שוק הבינה המלאכותית בתחום הקמעונאות מגיע להיקפים של כ-40 מיליארד תמונות בשנה, ועל פי גרטנר (Garnter), כ-85% מהאינטראקציות של הלקוחות יטופלו על ידי בינה מלאכותית.

Neuromation גם מיישמת את השימוש בנתונים דיגיטליים ומידול דינאמי בתחומי התעשייה, כאשר בעזרתם היא מאפשרת לפקח ולחזות את הפעולות במפעל או במשלוח, הכל בזמן אמת באמצעות ראיית מחשב. בנוסף, החברה בוחנת גם כיצד ראיה ממוחשבת ורשתות עצביות יכולות לסייע באבחון ביוטכנולוגיה וגילוי סמים. למעשה, בעזרת ראיית מחשב ניתן כיום לבחון שאלות רבות שלא הצליחו למצוא להן תשובה בעבר דרך מחקר באמצעים מסורתיים.

מידע ומחקרים על Neuromation וכן ערכו של מטבע ה-NTK זמינים באמצעות פלטפורמת רויטרס (Thomson Reuters financial information platform), תחת קטגוריית NTKETH.

לפרטים נוספים, בקרו באתר החברה.