La empresa emergente de tecnología de aprendizaje automático Strong Compute ha recaudado poco menos de $ 11 millones (US $ 7,8 millones) en fondos iniciales para su negocio de IA de computación en la nube especialmente diseñado, que el fundador Ben Sand espera que descubra oportunidades ‘ilimitadas’ en una industria que se estima vale la pena. 2 billones de dólares para 2030.
La ronda recibió el apoyo de un total de 30 fondos e inversores ángeles, incluidos Sequoia India, Folklore Ventures, Blackbird y Skip Capital, así como Y Combinator, Starburst Ventures y fundadores e ingenieros de empresas como Cruise, Waymo, Open AI. , SpaceX y Virgin Galactic.
Sand reconoce que buscar construir el futuro de la computación en la nube es “algo intelectualmente carnoso” para su equipo con sede en Sydney, pero cree que están motivados por poder ver el impacto que están teniendo en tiempo real.
“Creo que todos tienen la sensación de que la IA es bastante importante, pero quizás la gente no sea muy consciente de cuán importante será”, dijo Sand a Business News Australia.
“Ciertamente lo vemos transformando absolutamente todas las industrias de una manera que hará que casi cualquier cosa con la que lidiamos hoy sea casi irreconocible en un corto espacio de tiempo”.
“Cuando miras a una empresa como NVIDIA, han pasado de ser una empresa de 10.000 millones de dólares a una empresa de entre medio billón y un billón de dólares en menos de 10 años, y eso se debe a que sus chips, que originalmente se usaban para juegos, son perfectos para estas multiplicaciones de matrices”, agregó.
El empresario dice que, por lo general, la IA hoy en día se refiere a lo que se llama redes neuronales, que es un software que esencialmente intenta simular partes del cerebro. En esencia, la forma en que esto se hace matemáticamente es con lo que se conoce como multiplicación de matrices, que él describe como una forma elegante de decir una hoja de cálculo multiplicada por una hoja de cálculo.
“Cuando las personas están desarrollando IA, lo que quieren hacer es entrenar su IA, lo que significa que toma una gran cantidad de datos, en nuestro caso, trabajamos principalmente con imágenes, y luego los alimenta a través de estas hojas de cálculo (redes neuronales), ” él dijo.
“La idea es que la red neuronal al final del día sea razonablemente buena, o al menos lo suficientemente buena, para adivinar el contenido o alguna característica de la imagen”.
Un ejemplo que menciona son los automóviles autónomos, donde un robot recibe imágenes de personas suficientes veces para que confíen en que la tecnología puede identificar correctamente a una persona para considerarla segura. Otro ejemplo es una resonancia magnética, donde la IA necesitaría identificar si había cáncer presente al menos tantas veces como un radiólogo que busca la misma información.
El proceso de entrenamiento y diseño de experimentos para probar tipos específicos de diseños de redes neuronales suele llevar mucho tiempo. Strong Compute busca resolver este problema trabajando en el desarrollo de estas redes más rápido.
Sand se siente reconfortado porque él y su equipo están en el camino correcto, ya que señala que los inversores que han venido a respaldar el negocio están bien conectados con el mercado y están experimentando los mismos problemas.
“Hemos pasado por rondas de interrogatorios técnicos de personas que han estado en Open AI o trabajado en las principales empresas de conducción autónoma, y para que digan: ‘Hemos visto esto al más alto nivel, y creemos que usted “Tengo algo aquí, es muy gratificante tener esa validación”, dijo el fundador de Strong Compute.
“Parece que la industria está despegando correctamente aquí de muchas maneras; Creo que el conteo de unicornios en Australia aumentó significativamente en los últimos 12 meses.
“Simplemente significa que tenemos personas aquí con experiencia real que han ayudado a construir eso, y vienen en el viaje con nosotros, y también estamos contentos por eso”.
La financiación inicial significa que Sand puede contratar a más ingenieros de aprendizaje profundo, duplicando la IA en Australia, y también abre algunos proyectos de investigación y desarrollo de mayor alcance.
“Inicialmente habíamos salido con un objetivo de aumento más pequeño, pero el interés fue suficiente para que podamos presentar algunos de los proyectos más grandes que estamos buscando hacer, que también nos entusiasman”, dijo.
“Serán algunas cosas matemáticas realmente duras que no necesariamente resultan en un ciclo de sprint normal de dos semanas, pero pueden dar un valor importante a largo plazo”.
La socia de folklore Tanisha Banaszczyk cree que la industria apenas ha arañado la superficie con respecto a lo que pueden hacer el aprendizaje automático y la IA.
“Nos encanta trabajar con fundadores que tienen ambiciones a largo plazo y visiones que perdurarán de generación en generación. Habiendo invertido en la conducción autónoma, sabemos lo importante que es la velocidad de comercialización y vemos el impacto que Strong Compute puede tener en este mercado con su plataforma especialmente diseñada, un profundo conocimiento del mercado de $ 500 mil millones y un equipo de clase mundial”, dijo.
El director de Sequoia India, Anandamoy Roychowdhary, cree que el aprendizaje automático desbloqueará un nuevo nivel de productividad en múltiples industrias de $ 100 mil millones a través del despliegue de modelos cada vez más grandes con una complejidad significativa.
“Quedamos muy impresionados con el trabajo que está haciendo Strong Compute para acelerar drásticamente tanto el rendimiento como la productividad de los equipos de ML (aprendizaje automático) en todas partes, y Sequoia Capital India está entusiasmada de asociarse con ellos para ayudar a llevar esto al mundo”, dijo. .
Para Sand, quien previamente cofundó el hardware y software de realidad aumentada Meta (no la misma compañía que la matriz de Facebook recientemente renombrada), el aumento respalda su decisión de traer gran parte de la cultura de trabajo y los procesos que aprendió durante su tiempo en Silicon. Valle de regreso a Australia.
Después de haberse sentido atraído anteriormente por las compañías moonshot, está entusiasmado con la creación de una compañía “épica” que algún día podría competir con los grandes jugadores de la industria como Amazon, Tesla y Google, y no se siente agobiado por la presión que esto genera.
“Siempre he descubierto que si no estás trabajando en lo más grande que puedas imaginar, tiendes a pasar la mayor parte del tiempo deseando estarlo. Me gusta asumir el mayor desafío que puedo encontrar y resolverlo y luego actualizar al siguiente tamaño”, dijo.
“No quieres morder más de lo que puedes masticar, pero si no puedes ver un largo alcance ilimitado en los caminos en los que te encuentras, tienes que preguntarte, ¿por qué molestarse?”
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