Лаборатория компании позволяет системам искусственного интеллекта создавать, оценивать и внедрять новые модели машинного обучения с минимальным участием человека. Инвестиции 
Фото: Юджин Мимрин/Getty Images
Компания Autoscience, занимающаяся автоматизацией создания новых моделей машинного обучения, привлекла 14 миллионов долларов в рамках начального финансирования.
Раунд финансирования возглавила компания General Catalyst, в нем также приняли участие Toyota Ventures, MaC Ventures, Perplexity Fund и S32.
ЧТО ОНО ДЕЛАЕТ
Компания из Калифорнии разработала систему искусственного интеллекта, которая автономно проводит исследования. Виртуальная лаборатория Autoscience использует нечеловеческих специалистов по искусственному интеллекту для изобретения, проверки и внедрения моделей машинного обучения в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах, при этом первые внедрения сосредоточены на финансовых приложениях, производстве и обнаружении мошенничества.
Компания заявляет, что использует «две основные системы искусственного интеллекта: автоматизированных ученых, которые разрабатывают и тестируют новые алгоритмические гипотезы, и автоматизированных инженеров, которые оптимизируют и внедряют эти проверенные изобретения в реальный мир».
Компания Autoscience использует полученные средства для расширения штата инженеров и предоставления услуг компаниям из списка Fortune 500 и крупным частным компаниям, планирующим обучать модели машинного обучения в условиях высоких рисков.
«Мы достигли точки, когда человеческой интуиции уже недостаточно для решения сложных задач, связанных с алгоритмическими открытиями», — заявил в своем заявлении Элиот Коуэн, генеральный директор Autoscience. «Мы создали исследовательскую организацию, где исследователями являются системы искусственного интеллекта. Наша цель — сжать десятилетие исследований в области машинного обучения в несколько месяцев, открывая новые возможности ИИ для ученых и обеспечивая конкурентное преимущество для наших клиентов».
ОБЗОР РЫНКА
Компания Autoscience утверждает, что опубликовала первую рецензируемую научную статью, автором которой в значительной степени является ее ИИ-агент Карл, и которая была отредактирована человеком лишь незначительно, касательно форматирования и цитирования.
Согласно изданию R&D World, компания сообщает, что Карл также является автором полной статьи «Исследование сигналов выравнивания в исходных представлениях токенов», которая была принята к публикации на семинаре Международной конференции по изучению представлений (ICLR).
Другая компания, Sakana AI из Токио, также утверждает, что прошла рецензирование, представив статью, посвященную искусственному интеллекту, под названием «Композиционная регуляризация: неожиданные препятствия на пути повышения обобщающей способности нейронных сетей». Sakana также представила свою статью на семинаре в рамках ICLR.
Autocience, ИИ и машинное обучение, машинное обучение, исследования в области ИИ, финансирование цифрового здравоохранения, инвестиции в цифровое здравоохранение
Источник: www.mobihealthnews.com
