22歳の3歳のスタートアップ、Scale AI Inc.は、マシンの見方を教えています。 そのため、シリコンバレーのユニコーンのリストに新たに1億ドルを投じて投資を行い、その評価額を10億ドル以上に引き上げました。また、人工知能（AI）テクノロジーはすでに自動運転車の分野で有名な顧客を引き付けています。ブルームバーグによると。
Alphabet Inc.（GOOGL）Waymo、General Motor Co.（GM）Cruise、Uber Technologies Inc.（UBER）はすべて、Scaleが提供するものを購入しています。自動運転車は、見ることができます。 スケールが際立っているのは、視覚画像の処理と解釈の方法をマシンに訓練するのにかかる時間を大幅に短縮する一連のソフトウェアツールを構築しているためです。 そして、時間の短縮はコストの削減を意味します。
同社の共同設立者兼最高経営責任者（CEO）であるアレクサンダー・ワンは、次のように述べています。 Scaleのテクノロジーを使用すると、「以前は数時間かかっていたタスクがわずか数分で終わります。」
投資家にとっての意味
オブジェクトを正確に識別してラベルを付けるには、コンピューターがそのオブジェクトの画像を認識可能なパターンと一致させる必要があります。 それが機械学習のAIの側面です。 しかし、パターン自体は空から落ちるだけではありません。 パターンは、人間が最初に特定のオブジェクトを識別してラベルを付ける必要があるプロセスの結果です。 これは一般に、マウスのカーソルを使用してオブジェクトのアウトラインをトレースすることを意味します。1枚の写真だけでなく、数百万枚以上の場合も同様です。
「AIシステムを人間レベルのパフォーマンスにするには数十億から数百億の例が必要です」と、オブジェクト識別およびラベリングプロセスを支援する世界中に散らばる30, 000人の請負業者の軍隊を持つWangは言いました。 「人間は、私たちが提供するすべてのデータが本当に高品質であることを確認するために存在しているため、私たちがしていることにとって非常に重要です」とWangはTechCrunchに語りました。
Scaleのソフトウェアは、イメージをスキャンし、解釈されたオブジェクトにラベルを識別して適用し、オブジェクトが正しくラベル付けされたことを確認するように人間に促すことにより、このプロセスにかかる全体の時間を短縮します。 介入は、ソフトウェアがオブジェクトを誤って識別する場合にのみ必要です。 そのような場合、オブジェクト全体をたどるのではなく、人間の作業員はオブジェクトをクリックするだけで済み、洗練されたソフトウェアがアウトラインを作成します。
AccelやPeter ThielのFounders Fundを含むScaleの投資家の一部は、同社のソフトウェアはより高度であり、現在の選択肢よりも高速で安価にデータにラベル付けできると述べています。 ファウンダーズファンドは、Coatue Management、Index Ventures、Spark Capital、Thrive Capital、InstagramのファウンダーKevin Systrom、Mike Krieger、Quora CEOのAdam d'Angeloからの投資を含む最新のシリーズCラウンドの資金調達を主導しました。
「一般的に、AIと機械学習はフィールドとして急速に成長しているので、野心を生かすことができるようにこの金額を増やすのが適切です」とWangは、評価の適合に基づいて、彼の会社が1億ドル調達しましたユニコーンのみ。 「私たちは常に資金を調達する必要があるというビジネスになりたくないので、理想的にはこれが私たちにとって最後の資金調達です。」
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Scaleは自動運転の大口顧客を惹きつけていますが、Airbnbの多くの非自動車会社も同社の技術に興味を持っています。 Wangは、ScaleのAIソフトウェアの幅広い適用性を理解しています。 「私たちはAIに広く注目しています」と彼はTechCrunchに語りました。 「私たちの目標は、AIゴールドラッシュのpickになることです。」
