絶滅危惧種など画像が少ないケースでも合成データでAIを訓練するSynthetaicが4.7億円を調達

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Synthetaicは、人工知能の訓練に使用できるデータ、特に画像の作成に取り組んでいるスタートアップだ。

創業者でCEOのCorey Jaskolski(コーリー・ジャスコルスキー)氏の経歴には、National Geographicや3Dメディアのスタートアップがある。前者は彼を「今年のエクスプローラー」に指名した(Business Wire記事)。ジャスコルスキー氏によると、保護活動にもっとデータが必要だと気づかせてくれたのがNational Geographicでの仕事だったという。

自然保護と人工知能は、おかしな組み合わせだろうか?ジャスコルスキー氏によると、彼は映像から密猟者や絶滅危惧種の動物を自動的に発見するプロジェクトを担当していたが、最大の壁は密猟者はカメラを避けようとし、絶滅危惧種の動物は野生での生存数が少ないため、それらを見つけるようにAIを訓練できるほど多くの映像が得られないことだった。

また、他社では3Dワールドビルディング(「AIに学習させたい世界のレプリカを作る」こと)によって合成AIの学習データを作成しようとしているが、多くの場合、このアプローチは法外なコストがかかると彼は付け加えた。

対照的に、Synthetaicのアプローチは、3Dアーティストやモデラーの仕事と、生成的な敵対的ネットワークに基づいた技術を組み合わせたものであり、ジャスコルスキー氏によると、はるかに手頃な価格で拡張性が高いという。

画像クレジット:Synthetaic

Synthetaicのモデルには2つの部分があり、それらが相互作用する。ジャスコルスキー氏は、密猟者を見つける例でそれを説明する。まず3Dのアーチストたちは、AK-47ライフルといった武器の実物そっくりのモデルを作成する。それからは敵対的生成ネットワークを使って、その模型をさまざまな背景の上に置いた数十万点以上の画像を生成する。

そしてAIはSynthetaicの合成画像で訓練された後、そのAIを実際のデータでテストすることで、結果を検証する。

ジャスコルスキー氏はSynthetaicの最初のプロジェクトとして、世界を現在よりも良い場所にしようとしている団体と協力したかった。例えばSave the Elephantsは同社の技術を使って動物の個体数を調べている。ミシガン大学は、脳腫瘍のさまざまなタイプを同定するAIを開発している。

ジャスコルスキー氏は、同社が「エンド・ツー・エンド」のソリューションを提供しているため、Synthetaicの顧客は独自のAIの専門知識を必要としていないと付け加えた。

米国時間10月20日、同社はLupa Systemsがリードするシードラウンドで350万ドル(約3億7000万円)を調達したことを発表した。これにはBetaworks VenturesとTitletownTechが参加した。後者はMicrosoft(マイクロソフト)とGreen Bay Packersのパートナーシップだ。同社はこれまでに合計450万ドル(約4億7000万円)を調達した同社は、LupaとBetaworkの「インターネットの修正」に役立つ仕事をするスタートアップのBetalabプログラム(未訳記事)にも参加している。

カテゴリー:人工知能・AI
タグ:Synthetaic資金調達

画像クレジット:Andriy Onufriyenko / Getty Images

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa