Polacy zebrali milion złotych na zbudowanie sztucznej inteligencji imitującej ludzki mózg
Ludzie potrafią bardzo szybko dostosowywać się do nowych okoliczności i wyciągać wnioski. AGICortex chce wykorzystać techniki uczenia maszynowego w trybie ciągłym, aby roboty mogły podobnie analizować swoje otoczenie. SpeedUp Venture Capital Group wsparł polski projekt kwotą miliona złotych.
Technologia Polaków ma pozwolić systemom informatycznym lepiej zrozumieć swoje otoczenie, dzięki pracy sensorów. Istniejące w tym obszarze rozwiązania wciąż oferują stosunkowo niską dokładność – nieprzekraczającą 60 proc. poprawnych klasyfikacji w kwestii rozpoznawania obrazów. Tę wiedzę można następnie dowolnie wykorzystać np. do sterowania maszyną, ale i w celach informacyjnych.
To np. powiadomienie o nieprawidłowościach w procesach biznesowych czy o zagrożeniu wypadkiem. Jeśli robot funkcjonujący w centrum logistycznym, magazynie lub fabryce rozpozna pewną nieprawidłowość w procesie, którego jest częścią, może skorygować swoje działania, przerwać je lub zasygnalizować problem człowiekowi
– mówi Maciej Wolski, prezes firmy AGICortex, który od 2014 roku prowadził badania nad sieciami neuronowymi przetwarzającymi dane lokalnie.
Sztuczna inteligencja poza centrami danych
Przetwarzanie danych w chmurach obliczeniowych na dobre weszło już do biznesu. Co innego na krańcach sieci, czyli tam, gdzie te dane są przetwarzane.
Część maszyn nie dysponuje jednostkami GPU, czyli popularnymi kartami graficznymi, co niemal wyłącza możliwość stosowania na nich rozwiązań opartych o deep learning, które jest technologią niezwykle energochłonną i wymagającą stosunkowo dużej mocy obliczeniowej
– dodaje Wolski.
Przedsiębiorca podkreśla, że jego modele mają być uniwersalne – przygotowane do wypełniania różnych zastosowań.
Nasze modele są w stanie zrobić wiele rzeczy naraz. Mogą być bardzo duże, ale tak jak ludzki mózg, wykorzystują tylko niewielki procent tego, co jest im akurat potrzebne. To istotny krok w kierunku generalnej sztucznej inteligencji (AGI), mającej dorównać człowiekowi
– podkreśla Wolski.
Według raportu MarketsandMarkets z 2021 r., segment oprogramowania AI przetwarzającego dane na urządzeniach lokalnych będzie jednym z najszybciej rosnących obszarów rynku sztucznej inteligencji. W kolejnych latach ma rosnąć w tempie 20 proc, a jego szacowana wartość za pięć lat wyniesie wynosi 1,8 mld dol.
Polacy rozpoczęli już rozmowy z pierwszymi, potencjalnymi odbiorcami
Technologia AGICortex ma się wpisywać w te trendy - także dzięki szybkiemu wdrażaniu.
W klasycznym ujęciu wdrożenie np. robotów w 100 oddziałach szpitalnych zajęłoby kilkadziesiąt miesięcy, bo każda przestrzeń jest inna – zatem każda lokalizacja musiałby zostać potraktowana jako osobny projekt. Natomiast nasza AI zainstalowana w robotach sprawia, że wiedzą one że np. muszą rozpoznać określone typy obiektów (np. łóżka pacjentów, szafki czy drzwi), a robot sam doucza się różnic, czyli wszelkich atrybutów wizualnych czy dźwiękowych
– wyjaśnia Maciej Wolski.
W konsekwencji przynosi to klientom oszczędności, gdyż system nie potrzebuje już stałej opieki dedykowanego zespołu technicznego.
Firma zakłada komercjalizację w przyszłym roku, sprzedając licencję na dostęp do narzędzia. Jak na razie spółka koncentruje się na polskim i europejskim rynku, choć w przyszłym roku planuje działania związane z rynkiem amerykańskim.
Pieniądze od inwestora wykorzysta na rozwój technologii i zespołu, który obecnie liczy kilka osób.
