Kako bi se izgradile autonomne mašine budućnosti, ponekad je potrebna dodatna obrada podataka. Tvrtke koje razvijaju samovozeće automobile, robote koji manipuliraju fizičkim okruženjem ili autonomne građevinske alate prikupljaju tisuće, ako ne i milijune, sati video podataka za evaluaciju i obuku.
Organizacija i katalogizacija tih video materijala sada je posao za ljude, koji moraju sve to pregledati. Čak i uz brzo pomicanje, to ne može rasti. NomadicML, startup koji je osnovao CEO Mustafa Bal i CTO Varun Krishnan, želi riješiti probleme za klijente koji imaju 95% svojih podataka o floti pohranjene u arhivima.
Izazov postaje veći kada je riječ o pronalaženju rubnih slučajeva — najvredniji podaci prikazuju događaje koji se rijetko javljaju i mogu zbuniti neiskusne fizičke AI modele.
Nomadic radi na rješavanju tog problema s platformom koja pretvara snimke u strukturirane, pretražive skupove podataka putem kolekcije vizualno-jezičnih modela. To omogućuje bolje praćenje flote i stvaranje jedinstvenih skupova podataka za učenje putem pojačanja i bržu iteraciju.
Tvrtka je u utorak najavila rundi financiranja od 8,4 milijuna dolara s post-money procjenom od 50 milijuna dolara. Rundu je predvodio TQ Ventures, uz sudjelovanje Pear VC i Jeff Deana, a sredstva će omogućiti tvrtki da privuče više klijenata i nastavi usavršavati svoju platformu. Nomadic je također osvojio prvu nagradu na pitch natjecanju Nvidia GTC-a prošlog mjeseca.
Dvojica osnivača, koji su se upoznali kao studenti računalnih znanosti na Harvardu, “neprestano su se suočavali s istim tehničkim izazovima na našim poslovima” u tvrtkama poput Lyfta i Snowflake, rekao je Bal za TechCrunch.
“Pružamo ljudima uvid u vlastite snimke, bez obzira na to što pokreće njihove vlastite AV-ove [i] robote,” rekao je. “To je ono što pokreće graditelje ovih autonomnih sustava naprijed, a ne nasumični podaci.”
Primjerice, zamislite pokušaj finog podešavanja razumijevanja AV-a da može proći kroz crveno svjetlo ako mu policajac to naređuje, ili izoliranje svakog puta kada vozila prolaze ispod određenog tipa mosta. Nomadicova platforma omogućuje identifikaciju tih incidenata i za svrhe usklađenosti i za izravno uključivanje u procese obuke.
Klijenti poput Zooxa, Mitsubishi Electrica, Natix Networka i Zendara već koriste platformu za razvoj inteligentnih mašina. Antonio Puglielli, VP inženjeringa u Zendaru, rekao je da je Nomadicov alat omogućio njihovoj tvrtki da ubrza rad mnogo brže nego alternativno outsourcanje, te da njihovo stručno znanje izdvaja tvrtku od drugih konkurenata.
