Cultura

Scale AI recauda 325 millones de dólares a medida que el ex ejecutivo de alto nivel de Amazon se une al rol de asesor

La startup de cinco años Scale AI Inc. tiene un valor de $ 7.3 mil millones después de una nueva ronda de financiación de $ 325 millones, Anunciado El martes, que fue liderado conjuntamente por Dragoneer, Greenoaks Capital y Tiger Global.

La startup reveló en la ocasión que Jeff Wilke, el exjefe del negocio de consumo mundial de Amazon.com Inc., se unirá como asesor del director ejecutivo Alexandr Wang.

Scale AI proporciona a clientes como OpenAI datos de entrenamiento que pueden usar para construir su software de inteligencia artificial. Desarrollar una IA implica crear una red neuronal y luego entrenar esa red neuronal en una colección de información de muestra similar a la información que analizará en producción. Mediante repetidas pruebas y errores, la IA aprende formas de producir resultados con mayor precisión y utilizando menos potencia de procesamiento.

Muchos de los algoritmos de aprendizaje automático más avanzados están disponibles con una licencia de código abierto gratuita. Como resultado, reunir el conjunto de datos de entrenamiento es a menudo la parte más difícil del desarrollo de la IA, particularmente en proyectos grandes donde los desarrolladores pueden necesitar millones de puntos de datos individuales.

Scale AI facilita el proceso a sus clientes. Una empresa puede recurrir a la puesta en marcha con un conjunto de datos de entrenamiento sin procesar, como las mediciones de carreteras tomadas con sensores lidar, y Scale AI agregará anotaciones, el elemento faltante necesario para que los datos sean útiles para el entrenamiento de AI. Las anotaciones en un contexto de aprendizaje automático son etiquetas descriptivas adjuntas a un archivo de entrenamiento que resaltan objetos de interés, como automóviles capturados en un escaneo LIDAR. Las etiquetas guían cómo la IA aprende a identificar patrones.

Scale AI genera anotaciones con la ayuda de expertos humanos, que anotan manualmente los conjuntos de datos sin procesar de los clientes y las redes neuronales que automatizan ciertas partes de la tarea. Luego, los sistemas de garantía de calidad de la IA revisan los datos preparados en busca de errores. Como medida adicional, Scale AI dice que sus expertos humanos también participan en el proceso de revisión cuando es necesario para detectar errores sutiles que de otra manera podrían pasar desapercibidos.

Además de OpenAI, la lista de clientes de la startup incluye a Nvidia Corp., General Motors Co. y SAP SE, junto con una larga lista de otras grandes empresas. Con $ 325 millones en fondos adicionales en sus libros, Scale AI debería estar bien posicionado para seguir creciendo esa base instalada incluso en medio de la competencia creciente de otras startups de conjuntos de datos de entrenamiento de IA.

La startup está mirando más allá de la anotación de datos como parte de sus planes de expansión. En agosto pasado, Scale AI introducido Nucleus, una herramienta de software que ayuda a los desarrolladores a encontrar formas de mejorar sus conjuntos de datos de entrenamiento. Una puesta en marcha de automóviles autónomos, por ejemplo, podría usar Nucleus para determinar si agregar más escaneos LIDAR de carreteras a su conjunto de datos podría mejorar la confiabilidad de su sistema de conducción autónoma.

La rápida adopción del aprendizaje automático en la empresa está aumentando la demanda tanto de datos de entrenamiento como de herramientas de software de inteligencia artificial. Scale AI está posicionado para abordar ambas tendencias, lo que, a juzgar por su última valoración de $ 7.3 mil millones, le brinda importantes oportunidades de crecimiento.

A Dragoneer, Greenoaks Capital y Tiger Global se unieron varios otros patrocinadores en la ronda de $ 325 millones. Entre ellos se encontraban Wellington Management, Durable Capital, los inversores Coatue, Index, Founders Fund e Y Combinator.

Imagen: Escala AI

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Author

Moisés Cabrera

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