Apache Sparkの技術を応用するDetermined AIがAI開発を民主化

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深層学習では、データサイエンティストは、かなり反復的なプロセスによってモデルを設計し、GPUを利用したシステム上でテストすることになる。そうすることで、はじめて機能するものを手にすることができる。それには、多大な費用と時間がかかる。適切なモデルを仕上げるのに数週間かかることもざらだ。新しいスタートアップDetermined AIは、そこにメスを入れ、そのプロセスをより速く、安く、そして効率的なものにしたいと考えている。そして今日、1100万ドルのシリーズAの資金を得て忽然と表舞台に姿を現した。

今回のラウンドは、GV(かつてのGoogle Ventures)が主導したもので、Amplify Partners、Haystack、さらにSV Angelの協力も取り付けている。同社はすでに2017年、260万ドルのシードラウンドがあったことも発表した。現在までにトータルで1360万ドルを調達したことになる。

Determined AIの共同創立者兼CEOであるEvan Sparks氏によれば、これまでは、Facebook、Google、Apple、Microsoftのような巨大企業だけが、自動運転や音声認識技術など、高度なAIを生み出すためのインフラとシステムを構築することができたのだという。「私たちの考えでは、そうしたことが可能な大きな理由は、それらの大企業はみな社内にソフトウェアのインフラを持っていることにあります。それによって、機械学習のエンジニアとデータサイエンティストのチームは効率的に仕事ができ、素早くアプリケーションを生み出すことができるのです」と、Sparks氏はTechCrunchに語った。

Determined AIのアイデアは、クラスタ計算機のリソース管理からワークフローの自動化まで、すべてを扱えるソフトウェアを作成すること。それにより、大企業と同様の技術を、あらゆる組織の手の届くところに引き寄せることができる。「私たちの使命は、そのソフトウェアを他のみんなのために開発することです」と彼は述べた。ターゲットとする市場は、Fortune 500や、Global 2000に含まれているような企業となる。

同社のソリューションは、カリフォルニア大学バークレー校のAmpLabでの、ここ数年間の研究成果に基づいている。同研究室は、ビッグデータを扱うクラスタ計算機のフレームワーク、Apache Sparkを開発したことでもよく知られている。その研究室で培った知識を使って、顧客のGPUリソースをより有効に活用できるようにするための高度なソリューションを開発したのだ。

「私たちが提供するは、スケジューリングとリソース共有のための一種の基礎レイヤーです。それによって、そうした非常に高価なリソースを扱います。その上に、ワークフローを自動化するための、いろいろなサービスのレイヤーを重ねるのです」と、Sparks氏は説明する。これまでにチームが達成した最先端の成果によれば、現在ほとんどの会社が使っているツールに比べて、5倍から50倍も高速化を実現できるという。

今のところ、このスタートアップは、顧客が現在利用可能な一般的な種類のソリューションから、よりカスタマイズされたアプローチに移行するのを支援しようとしている。そこでは、Determined AIのツールを使って、AIの生産プロセスをスピードアップすることができる。今日のラウンドから得た資金は、成長を促進させ、エンジニアを増強し、ソリューションを開発し続けることを可能にするはずだ。

画像クレジット:Getty Images

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(翻訳:Fumihiko Shibata)