利用AI追蹤關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全性,Hypergiant Sensory Sciences獲500萬美元種子輪融資
德州企業(yè)家Dave Copps創(chuàng)辦的Hypergiant Sensory Sciences利用人工智能來幫助公司了解其物質(zhì)環(huán)境。Copps告訴風(fēng)險(xiǎn)投資公司,這家新生創(chuàng)企在種子輪融資中獲得了“超過500萬美元”融資。
這家總部位于達(dá)拉斯的公司,將使用傳感器網(wǎng)絡(luò)和深入分析來幫助公司追蹤其公司的物質(zhì)環(huán)境變化。它也會提供各種應(yīng)用程序,以了解關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全性。例如,一家石油或天然氣公司將能夠使用該公司的軟件自動跟蹤進(jìn)出油井的沙車,了解它們有多滿,觀察各方面的情況,發(fā)現(xiàn)異常情況并主動提醒操作者。
Copps去年以28億美元的價(jià)格將Brainspace賣給了網(wǎng)絡(luò)安全公司Cyxtera。他說,他的新公司不會局限于Brainspace的自然語言處理領(lǐng)域。它會有所拓展,特別是視覺分析方面。他在接受采訪時說:“我們正在建立一家旨在增強(qiáng)人類的感知能力的公司。”
Copps說,大多數(shù)公司的觀測系統(tǒng)都依賴于人類,但人類一次只能做的事是有限的。這限制了他們在許多情況下采取適當(dāng)行動的能力。例如,尋求可視化追蹤其環(huán)境的公司可能會安裝50個攝像頭,并讓操作員在單個屏幕上跟蹤他們的圖像。如果發(fā)生了不好的事情,操作員可能不得不去看看磁帶,看看是不是出了問題。Copps說:“我們想用一種單一的模式來代替它。如果有什么事情即將發(fā)生,就會有警報(bào),你可以跳過回放,直接進(jìn)行調(diào)查!贝送,如果一家公司擁有100口油井,人工智能驅(qū)動型系統(tǒng)可以自動跟蹤所有油井。
Hypergiant Sensory Sciences的該輪融資由德州奧斯汀的Align Capital領(lǐng)投,其中還包括Capital Factory和GPG Ventures等。除了Copps,聯(lián)合創(chuàng)始人還包括ChrisRohde和BenLamm。
Hypergiant Sensory Sciences在一個名為Hypergiant Industries的公司內(nèi)部推出,該公司也由Ben Lamm共同創(chuàng)辦。該集團(tuán)成立于今年早些時候,旨在為擁有人工智能解決方案的公司提供服務(wù),并投資于其他人工智能公司。
Lamm稱,今年早些時候,辛迪加商業(yè)服務(wù)部門推出的Hypergiant Space Age Solutions,目前的收入已遠(yuǎn)超1000萬美元,員工數(shù)量到今年年底將達(dá)到100名。其客戶包括通用電氣、Shell和Apollo Aviation。
考慮到Copps在人工智能方面的早期成就,對Lamm來說,抓住Copps是一步好棋。Brainspace開創(chuàng)了一種名為“潛在語義分析(LSA)”的自然語言處理方法。LSA為公司提供了一種更容易的方法,來篩選數(shù)百萬份文件并使其具有意義。在訴訟中,調(diào)查人員有時需要梳理成千上萬的電子郵件線索,當(dāng)使用代碼詞和模糊處理時,追蹤犯罪信息就變得很困難。這就是Brainspace起作用的地方,它能幫助理解語言相關(guān)性和語義。
雖然LSA已經(jīng)開發(fā)至少幾十年了,但它也有一些局限性。Brainspace重新設(shè)計(jì)了LSA方法,使其能夠在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中運(yùn)作,能在兆字節(jié)的數(shù)據(jù)上應(yīng)用算法。
大約是2008年,當(dāng)時公司只有四名員工,Brainspace接過了它的第一位客戶LexisNexis。后來,在2010年臭名昭著的英國石油公司漏油事件后,有17家不同的律師事務(wù)所使用了該公司的軟件,通過電子搜索了解該公司的人員何時說出了什么,并以此進(jìn)行訴訟。如今,大多數(shù)大型咨詢公司都在使用該公司的軟件。
在今年早些時候離開Brainspace之后,Copps說他的下一步行動必須是正確的。
Copps說,就這項(xiàng)新項(xiàng)目而言,他幾乎沒有看到競爭對手。他說,其他公司在做的是他計(jì)劃要做的事情的某些方面,有的在做物體識別,有的做人工智能建模,但沒有一家公司提供統(tǒng)一的學(xué)習(xí)方法!拔覀冋诒硌菀粋魔術(shù),要把所有的一切整合起來,并在深入學(xué)習(xí)方面進(jìn)行創(chuàng)新。我們正在通過應(yīng)用人工智能來理解物體是如何相互作用的,并從中獲取意義!
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