En esta época de vida digital, los datos se consideran el nuevo petróleo. La mayoría de los internautas estándar generan una gran cantidad de datos todos los días. Parte de ella también es sensible y necesita salvaguardarse. Una de las formas de mantener los datos seguros es procesándolos en las máquinas finales, y esto es exactamente lo que la IA con sede en Londres startup Edgificar hace.
El startupLa oferta de permite a sus clientes procesar datos en dispositivos periféricos (finales). Los datos se pueden utilizar para entrenar Modelos AI, sin necesidad de subir ningún dato a la nube. Edgify ahora ha recaudado 5.5 millones de euros en su ronda de financiación inicial para desarrollar aún más sus servicios y aquí están los detalles.
Detalles de la financiación
Edgify recaudó una notable financiación de 5.5 millones de euros en su última ronda de financiación inicial. Con esta ronda, el importe total de financiación captado por la compañía, según Dealroom, se sitúa en 16.8M€. Esta ronda de financiación inicial está respaldada por Octopus Ventures, Mangrove Capital Partners y un "gigante" de semiconductores sin nombre. El startup planea utilizar los fondos para desarrollar aún más su oferta, a la que se refiere como el marco.
Ofri Ben-Porat, CEO y cofundador de Edgify, comenta: “Edgify permite a las empresas, de cualquier industria, entrenar modelos completos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, directamente en sus propios dispositivos periféricos. Esto mitiga la necesidad de cualquier transferencia de datos al cloud y también les otorga una precisión casi perfecta en todo momento, y sin la necesidad de volver a entrenar de forma centralizada”.
Marco de aprendizaje federado de Edgify
Como se mencionó anteriormente, Edgify ofrece un marco para ayudar a las empresas a procesar datos en dispositivos periféricos. Estos dispositivos perimetrales pueden ser cualquier dispositivo conectado y, con la ayuda de startupmarco de trabajo, pueden procesar los datos generados. Estos datos procesados se pueden usar para entrenar un modelo de IA completo localmente, sin necesidad de cargar los datos.
Edgify llama a su oferta el marco de aprendizaje federado. Después de entrenar un modelo de IA localmente, el aprendizaje también se puede compartir a través de una red de dispositivos similares. Este enfoque se puede utilizar para ayudar a los subconjuntos de IA, como la visión artificial, la PNL, el reconocimiento de voz y otras formas de IA, a comprender mejor su objetivo.
En cuanto a las máquinas que se pueden entrenar con la red de aprendizaje federado de la empresa, la lista incluye prácticamente cualquier dispositivo con CPU, GPU o NPU (Unidad de procesamiento neuronal), incluidas máquinas de resonancia magnética, automóviles conectados, cajas registradoras y dispositivos móviles, entre otros. . Según la empresa, la precisión de un modelo de IA entrenado en su Framework tiene un promedio de 99.98 % y se afirma que nunca disminuye. Tal enfoque podría ayudar a las empresas a mitigar los costos de servicio y hardware, junto con el tiempo requerido para entrenar IA en una instalación centralizada o basada en la nube.
Créditos de imagen: Edgify