Искусственный интеллект, реальные возможности

Как извлечь выгоду из инвестиций в искусственный интеллект и машинное обучение

Борис Верц
Партнер-основатель, Version One Ventures

Нельзя отрицать, что в машинном обучении произошел взрыв. (ML) и искусственный интеллект (ИИ) активность. Будь то Siri от Apple. или Alexa от Amazon. , некоторый уровень искусственного интеллекта стал обычным явлением в повседневной жизни.

Эта вспышка инноваций является результатом нескольких вещей. За последние пять десятилетий чипы становились все быстрее и дешевле (закон Мура). Сейчас рентабельно поставить компьютер практически во что угодно. Благодаря смартфонам, носимым устройствам, планшетам, дронам, киоскам, Интернету вещей и т. д. вычисления происходят без остановки повсюду вокруг нас. Сбор данных стал дешевле, чем когда-либо.

В вашем телефоне и умных часах есть датчики; датчики на промышленном оборудовании на производственных предприятиях; на складских полках в распределительных центрах и в вашем домашнем холодильнике. Дроны могут дешево собирать большие объемы данных. Все это означает широкое распространение больших наборов данных. Системы ИИ совершенствуются по мере сбора большего количества данных, поэтому более дешевый сбор данных приведет к созданию более качественных, интеллектуальных и полезных продуктов ИИ.

Как инвестор, что действительно интересно в компаниях AI / ML, так это потенциал для сильных эффектов сети передачи данных. Чем больше данных получает платформа машинного обучения, тем лучше ее прогнозирующая способность и пользовательский опыт. Это означает, что если компания может создать собственный набор данных, конкурирующей платформе будет очень сложно воспроизвести этот опыт.

В первой версии , мы всегда обращаемся к технологическим стартапам, использующим AI/ML. И мы разработали несколько инвестиционных тем AI/ML, которыми мы сейчас активно интересуемся:

Автономные транспортные средства и дроны

Недавние достижения в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта ускорили разработку автономных транспортных средств и дронов. Этой весной General Motors приобрела Cruise Automation Inc. — компания Кремниевой долины, разрабатывающая технологию автономных транспортных средств — ускорить свои усилия по разработке беспилотных автомобилей. Но в этом пространстве есть гораздо больший потенциал, чем автомобили. Например, мы вложили средства в вертикальный ИИ.; они используют робототехнику с компьютерным зрением, чтобы превратить дроны в инструменты для аэрофотосъемки.

Коммодифицированные роботы

Несмотря на все достижения в области робототехники, многие приложения все еще выполняются вручную или зависят от очень дорогого оборудования. Многие современные промышленные и исследовательские роботы все еще относятся к эпохе мейнфреймов; они дороги и, следовательно, доступны только для нескольких крупных учреждений. Такие стартапы, как OpenTrons, демократизируют эти инструменты. OpenTrons предлагает робота стоимостью 3000 долларов для медико-биологических приложений, который управляется веб-браузером и не требует сложного кодирования на серверной части. Другими словами, они делают роботов доступными большему количеству организаций и для большего количества приложений.

Автоматизация корпоративных процессов

Практически каждую функцию на предприятии можно заново изобрести с помощью ИИ. Существуют возможности для создания узкоспециализированных инструментов искусственного интеллекта для определенных вертикальных и горизонтальных приложений, таких как обслуживание клиентов и корпоративные знания.

Анализ данных

Современные дроны и датчики наносят на карту новые территории и собирают данные, которые раньше были невозможны. Данные более детализированы и собираются с большей частотой. Например, дроны с камерами выполняют рутинные проверки посевов или нефтегазовых активов. Датчики постоянно контролируют состояние оборудования производственной линии. Кроме того, стационарные камеры используются для обеспечения безопасности.

Но в то время как аппаратное обеспечение производит больше данных, чем когда-либо, предприятиям нужны новые инструменты хранения, аналитики и поиска, чтобы разобраться во всех этих новых данных. Данные сами по себе не очень полезны; именно поэтому мы ищем стартапы, которые могут создать правильные инструменты анализа для этого потока данных.

Вперед

Создать успешный стартап ML/AI сложно, но мы видим очень светлое будущее. Если вам интересно увидеть весь спектр инноваций, происходящих сегодня, Шивон Зилис описал всю экосистему искусственного интеллекта. в конце 2015 года. Поскольку искусственный интеллект продолжает набирать популярность, потребителям и предприятиям будет требоваться более интеллектуальная автоматизация, и мы будем искать те компании, которые могут превратить данные в волшебство.

<час>

* Борис Верц является партнером-основателем Version One Ventures, молодой венчурной компании, базирующейся в Ванкувере и Силиконовой долине. Прочтите недавний блог Бориса CVCA «Взгляд отсюда:передовой опыт для достижения успеха в текущей и будущей среде венчурного капитала в Канаде».


Информация о фонде
  1. Информация о фонде
  2.   
  3. Государственный инвестиционный фонд
  4.   
  5. Частные инвестиционные фонды
  6.   
  7. Хедж-фонд
  8.   
  9. Инвестиционный фонд
  10.   
  11. Индексный фонд