mayo 13, 2021

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Deeplite recauda $ 6 millones iniciales para llevar el aprendizaje automático al límite con menos recursos informáticos – TechCrunch

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Uno de los problemas con la implementación de una aplicación de aprendizaje automático es que tiende a ser muy costosa e intensa. Diplight, Una startup con sede en Montreal quiere cambiar eso proporcionando una forma de reducir el tamaño general del modelo, permitiéndole trabajar en dispositivos con muchos menos recursos.

La compañía anunció hoy una inversión inicial de $ 6 millones. La firma de capital de riesgo con sede en Boston PJC lideró la gira con la ayuda de Innospark Ventures, Differential Ventures y Smart Global Holdings. Somel Investments, BDC Capital y Desjardins Capital participaron en la conferencia.

El CEO y cofundador de Deeplite, Nick Romano, dice que la compañía tiene como objetivo utilizar redes neuronales profundas complejas que requieren mucha potencia informática para funcionar, tienden a consumir mucha memoria, pueden consumir baterías a un ritmo rápido y ayudarlas a operar de manera más eficiente. con menos recursos.

“Nuestra plataforma podría usarse para convertir estos modelos en un nuevo factor de forma para poder implementarlos en dispositivos enlazados en el borde”, explicó Romano. Estos dispositivos podrían ser tan pequeños como un teléfono celular, un dron o incluso una Raspberry Pi, lo que significa que los desarrolladores pueden implementar IA de formas que no serán posibles en la mayoría de los casos en este momento.

La compañía ha creado un producto llamado Neutrino que le permite especificar cómo desea que se implemente su modelo y cuánto comprimirlo para reducir el volumen general y los recursos necesarios para ponerlo en producción. La idea es ejecutar una aplicación de aprendizaje automático en un área muy pequeña.

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Davis Sawyer, director de producto y cofundador, dice que la solución de la compañía entra en vigencia después de que el modelo está construido, entrenado y listo para la producción. Los usuarios proporcionan el modelo y el conjunto de datos y luego pueden decidir cómo construir un modelo más pequeño. Esto puede implicar reducir un poco la resolución si hay tolerancia, pero principalmente implica determinar el nivel de compresión: cuánto más pequeño puede hacer el modelo.

“La compresión reduce el tamaño del modelo para que pueda implementarlo en un procesador mucho más económico. En algunos casos, estamos hablando de pasar de 200 MB a 11 MB o de 50 MB a 100 KB”, explicó Davis.

Rob May, quien lidera la inversión en PJC, dice que está impresionado con el equipo y la tecnología que la startup está tratando de construir.

“La implementación de la inteligencia artificial, particularmente el aprendizaje profundo, en dispositivos con recursos limitados, es un desafío generalizado en la industria con escasez de talento y conocimientos en el campo de la inteligencia artificial. La solución de software automatizado de Deeplite brindará un beneficio económico significativo como Edge AI sigue creciendo como modelo, importante en informática.

La idea de la empresa tiene sus raíces en TandemLaunch, una incubadora en Montreal. Se lanzó oficialmente como empresa a mediados de 2019 y hoy cuenta con 15 empleados con planes de duplicar esa cifra para fines de este año. Mientras construye la empresa, Romano dice que los fundadores se enfocan en construir una organización diversa e inclusiva.

“Tenemos una estrategia que encontrará a las personas adecuadas para nosotros, pero lo hacemos de una manera completamente diversa e inclusiva. Todo es parte del ADN de la organización.

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Cuando sea posible regresar al trabajo, el plan es tener oficinas en Montreal y Toronto para que actúen como centros de empleados, pero no sería necesario acudir a la oficina.

“Ya hemos hablado de que el enfoque general sería que las personas pudieran entrar y salir cuando quieran, y no creemos que necesitemos tanto espacio de oficina como solía ser en el pasado. La gente tendrá la opción de trabajar de forma remota y virtual como mejor les parezca ”, dijo Romano.

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