À l'ère de la vie numérique, les données sont considérées comme le nouveau pétrole. La plupart des internautes standard génèrent chaque jour une grande quantité de données. Certaines d'entre elles sont également sensibles et doivent être protégées. L'un des moyens de protéger les données consiste à les traiter sur les machines finales, et c'est exactement ce que l'IA basée à Londres startup Edgifier t.
Les startupL'offre de permet à ses clients de traiter des données sur des appareils périphériques (finaux). Les données peuvent être utilisées pour former Modèles AI, sans avoir besoin de télécharger des données dans le cloud. Edgify a maintenant levé 5.5 millions d'euros dans son cycle de financement de démarrage pour développer davantage ses services et voici les détails.
Détails du financement
Edgify a levé un financement notable de 5.5 millions d'euros lors de son dernier tour de financement d'amorçage. Avec ce tour de table, le montant total des financements levés par la société, selon Dealroom, s'élève à 16.8 M€. Ce cycle de financement de démarrage est soutenu par Octopus Ventures, Mangrove Capital Partners et un "géant" des semi-conducteurs sans nom. Le startup prévoit d'utiliser les fonds pour développer davantage son offre, qu'elle appelle le cadre.
Ofri Ben-Porat, PDG et co-fondateur d'Edgify, commente : « Edgify permet aux entreprises, de tous les secteurs, de former des modèles complets d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique, directement sur leurs propres appareils périphériques. Cela atténue le besoin de tout transfert de données vers le nuage et leur accorde également une précision proche de la perfection à chaque fois, et sans qu'il soit nécessaire de se recycler de manière centralisée.
Cadre d'apprentissage fédéré d'Edgify
Comme mentionné précédemment, Edgify propose un cadre pour aider les entreprises à traiter les données sur les appareils périphériques. Ces appareils périphériques peuvent être n'importe quel appareil connecté, et avec l'aide du startup, ils peuvent traiter les données générées. Ces données traitées peuvent ensuite être utilisées pour former un modèle d'IA complet localement, sans qu'il soit nécessaire de télécharger les données.
Edgify appelle son offre le cadre d'apprentissage fédéré. Après avoir formé un modèle d'IA localement, l'apprentissage peut également être partagé sur un réseau d'appareils similaires. Cette approche peut être utilisée pour aider les sous-ensembles d'IA tels que la vision par ordinateur, la PNL, la reconnaissance vocale et d'autres formes d'IA à mieux comprendre leur objectif.
En ce qui concerne les machines pouvant être formées à l'aide du réseau d'apprentissage fédéré de l'entreprise, la liste comprend pratiquement tous les appareils dotés d'un processeur, d'un GPU ou d'une NPU (unité de traitement neuronal), y compris les appareils IRM, les voitures connectées, les caisses et les appareils mobiles, entre autres. . Selon l'entreprise, la précision d'un modèle d'IA formé sur son cadre est en moyenne de 99.98 % et il est affirmé qu'elle ne diminue jamais. Une telle approche pourrait aider les entreprises à réduire les coûts de service et de matériel, ainsi que le temps nécessaire à la formation de l'IA dans une installation centralisée ou basée sur le cloud.
Crédits image : Edgify