In Italien ansässig Aindo, eine generative KI startup, gab bekannt, dass es in einer Serie-A-Finanzierungsrunde unter der Leitung von 6 Millionen Euro eingesammelt hat United Ventures.
Bestehender Investor Vertis SGR nahm auch über den VERtis Venture 3 Technology Transfer an der Runde teil.
Aindos Mission ist es, KI wertvoller und datenschutzfreundlicher zu machen. Ziel des Unternehmens ist es, bei synthetischen Daten führend zu sein und Daten zu revolutionieren mobility, was bedeutet, dass Informationen sicher ausgetauscht werden müssen, wobei der Schwerpunkt auf der Privatsphäre liegt.
Diese Finanzierung wird Aindo dabei helfen, sein Geschäft auszubauen team und KI-Lösungen entwickeln für Gesundheitswesen, Finanzen und öffentliche Verwaltung.
„Wir freuen uns, diese neue Finanzierungsrunde bekannt zu geben, die unser Wachstum in einer entscheidenden Phase der Unternehmensentwicklung vorantreiben wird“, sagt Daniele Panfilo, Mitbegründer und CEO von Aindo.
„Die meisten Organisationen verfügen über wertvolle strukturierte Informationen, die in ihren Datenbanken gespeichert sind und aus Datenschutzgründen nicht verwendet werden können. Die Erstellung synthetischer Daten mit generativer KI löst dieses Problem: Die von Aindo regenerierten Daten verhalten sich ähnlich wie echte Daten und schützen gleichzeitig die Privatsphäre des Einzelnen vollständig“, fügt Panfilo hinzu.
Giulia Giovannini, Partnerin bei United Ventures, teilte die Begeisterung über diese Investition, da sie davon überzeugt ist, dass Aindo die Probleme lösen kann, mit denen die KI-Revolution möglicherweise konfrontiert ist.
„Die KI-Revolution steht immer noch vor vielen Hindernissen, darunter der Unzugänglichkeit von Daten, langen Verarbeitungszeiten, Datenschutzbedenken und ethischen Fragen im Zusammenhang mit der Datenerfassung. Synthetische Daten sind eine Antwort auf diese Probleme“, sagt Giovannini.
„Wir glauben, dass Daniele [CEO und Mitbegründer von Aindo] und seine team Wir haben den richtigen Ehrgeiz, die Plattform im Bereich der synthetischen Daten international zu skalieren, und wir freuen uns, zu dieser Runde beitragen zu können, da United Ventures, unsere allererste Investition von UV3, kürzlich einen Fonds aufgelegt hat“, fügt Giovannini hinzu.
Was Aindos Innovation bietet
Die Technologie von Aindo generiert synthetische Daten – künstlich generierte Daten, mit denen maschinelle Lernmodelle trainiert werden können, ohne dass reale Daten erforderlich sind. Es wird mithilfe von Algorithmen erstellt und kann auf spezifische Anforderungen zugeschnitten werden, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Datenwissenschaftler und Entwickler von maschinellem Lernen (ML) macht.
Mit synthetischen Daten kann KI in wichtigen sozialen und geschäftlichen Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise in der Gesundheitsforschung und auf den Finanzmärkten.
Laut Gartner sind synthetische Daten ein aufkommender Trend in der KI. Sie prognostizieren, dass bis 2024 etwa 60 Prozent der in KI-Initiativen verwendeten Daten künstlich generiert werden, ein deutlicher Anstieg gegenüber dem lediglich 1 Prozent im Jahr 2021.
Grand View Research prognostiziert, dass der globale Markt für synthetische Daten bis 1.79 ein Volumen von 2030 Milliarden Euro erreichen wird.
„In den kommenden Jahren wird die Nachfrage nach synthetischen Daten in allen Sektoren, die stark auf Daten angewiesen sind, allgegenwärtig sein, insbesondere im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im Versicherungswesen“, sagt Roberto Della Marina, Betriebspartner von Vertis SGR und geschäftsführender Gesellschafter von Venture Factory.
„Aindos Technologie hat das Potenzial, das Leben von Millionen Menschen zu beeinflussen“, fügt Marina hinzu.
Nutzung synthetischer Daten
Im Gesundheitssektor werden synthetische Daten verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, die für die Erstellung von Prognose- und Vorhersagetools erforderlich sind. Diese Tools verbessern die Diagnose und Behandlung von Krankheiten bei verschiedenen Erkrankungen.
Im Finanzsektor spielen synthetische Daten eine zentrale Rolle bei der Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen und Dienstleistungen. Beispielsweise können Entwickler synthetische Modelle verwenden, um genaue Risikovorhersagemodelle zu erstellen, die Muster und Verhaltensweisen identifizieren, die mit dem Risiko finanzieller Herausforderungen verbunden sind.
Schließlich sind synthetische Daten für den reibungslosen Datenaustausch zwischen öffentlichen und privaten Einrichtungen im Infrastruktur- und Energiesektor von entscheidender Bedeutung. Es kann das Infrastruktur- und Netzwerkmanagement in Smart Cities und Gebäuden optimieren und die physische Infrastruktur überwachen. Es unterstützt die Bewertung mehrerer Risikoszenarien, unterstützt die Schadenssimulation und optimale Managementbewertungen.