Ninjalabo Pitch Deck

Ninjalabo

« Miniaturisation et déploiement de modèles d'IA sur l'IoT dans des environnements hors réseau. »

L'histoire de l'origine de l'idée

Ninjalabo est une entreprise technologique pionnière qui se spécialise dans la réingénierie de grands modèles d'IA pour les adapter à des appareils IoT à petite échelle. Cette approche innovante décentralise le traitement de l'IA depuis le Cloud GPU et l'intègre directement sur les appareils locaux, réduisant ainsi le besoin de réseaux intensifs. Ninjalabo cible des environnements difficiles tels que l'espace extra-atmosphérique où les surcharges de données sont courantes. Un exemple clé est le transfert des applications d'IA des stations terrestres vers des satellites en temps réel ou même vers des rovers pour les activités d'exploration, permettant ainsi un fonctionnement ininterrompu de l'IA dans des conditions difficiles.

La mission

« En dotant les appareils de l'IA, Ninjalabo décentralise le traitement des clouds vers les microcontrôleurs intégrés, pour des opérations fiables dans des environnements difficiles. »

Clientèle

Agence spatiale, fournisseurs d'équipements spatiaux, tous fournisseurs de matériel IoT

Les problèmes que nous résolvons

Le problème du client

Ninjalabo résout les problèmes liés aux modèles d'IA volumineux qui nécessitent d'énormes ressources, ce qui n'est pas pratique pour les missions spatiales. Il remédie au retard causé par le traitement des données depuis la Terre et améliore la gestion des données en temps réel dans des environnements où les ressources informatiques sont limitées.

Confirmation du problème

les modèles d'IA existants sont énormes, ce qui entraîne des retards dans le traitement des données spatiales sur les sites de mission.

Solution

La solution de Ninjalabo comprend des modèles d'IA compacts pour une utilisation efficace des ressources, un traitement des données embarqué sur les satellites pour des décisions plus rapides et des systèmes adaptatifs qui apprennent en fonction des contraintes de l'espace.

Notre technologies

Cette solution s'appuie sur des technologies

Edge computing, TinyML, orchestration du cloud, technologie IoT, microcontrôleurs.

Comment ça marche

Nous fournissons une plateforme SaaS sur laquelle les clients téléchargent leurs modèles d'IA. Ils sont ensuite optimisés pour les microcontrôleurs des appareils IoT pour une exécution fluide.

Valeur pour le client

« Ninjalabo transforme les missions spatiales en décentralisant et en miniaturisant les modèles d'IA, permettant un traitement local instantané des données, même dans les conditions les plus difficiles. »

Marché et stratégie

Taille du marché

15 mln par an

Nous estimons la taille du marché pour lequel notre solution est conçue en termes monétaires comme suit

Objectif de part de marché

7 % du marché

Notre objectif pour les 3 prochaines années

L'équipe

Je m'appelle

Hiroshi Doyu

Mon rôle clé dans le produit

Mon rôle principal est celui de PDG et développeur, et je suis responsable de la prise de décisions stratégiques, du développement des produits et de la stimulation de la croissance au sein de l'entreprise.

Taille de l'équipe et principaux membres

Hiroshi Doyu (PDG), Roberto Morabito (CTO) et Kumiko Takimoto (CMO) dirigent Ninjalabo. Parmi les conseillers figurent les experts en IA A.Ilin, L.Wang et le conseiller fiscal T.Viitala.

Competitors

Compétiteurs

EdgeImpulse dispose d'une plateforme SaaS. Palantiar travaille sur l'IA Spage Edge

Nos avantages

Tirant parti de notre avantage en matière d'entrée tardive, nous intégrons sans effort des technologies de pointe, contrairement à d'autres technologies associées à des infrastructures établies mais rigides.

Modèle d'affaires

Nous concédons des modèles d'IA à des fabricants de satellites, fournissons une expertise en matière d'intégration pour les missions et proposons des mises à niveau et une assistance. Et aussi un abonnement à notre plateforme SaaS

Traction

A mené à bien un programme rigoureux d'incubation NEXUS Deep Tech de six mois à l'université d'Helsinki, faisant ainsi progresser de manière significative le développement de notre plateforme SaaS de pointe, TinyML as-a-Service.

Les progrès financiers de l'entreprise montrent des avancées prometteuses. Le bénéfice net, qui avait initialement enregistré des pertes de -0,151 et -0,175 million d'euros les années 0 et 1 respectivement, a rebondi avec un bénéfice net positif la deuxième année à 0,094 million d'euros et a atteint un pic impressionnant de 0,766 million d'euros la troisième année. La dynamique haussière est encore plus évidente dans les bénéfices bruts ; démarrant modestement à 0,063 million d'euros, ils ont continuellement augmenté

Métriques

Les indicateurs des produits sont des déterminants essentiels de la performance et du succès d'un produit. Ils fournissent des données pertinentes sur l'engagement des utilisateurs, le taux de rétention, la fidélité des clients et les niveaux de satisfaction qui peuvent influencer les décisions commerciales et augmenter le retour sur investissement de manière efficace.

Incorporation

Notre société constituée en

Finlande

Clé risques

Des coûts de R&D élevés et de longs cycles de développement peuvent avoir un impact sur la rentabilité. L'adoption par le marché pourrait être lente en raison du créneau cible. L'approbation réglementaire des technologies liées à l'espace peut présenter des difficultés. La défaillance d'un produit dans un environnement à haut risque tel que l'espace peut avoir de lourdes conséquences.

Investissements

Nous avons augmenté nos investissements

Nos investisseurs

Agence spatiale européenne (ESA), 25 000 euros Business Finland TEMPO, 60 000 euros Investissement propre, 30 000 euros

Investissements en hausse

115000

Actuellement, nous augmentons les investissements

30 000 euros

Évaluation prévisionnelle de l'entreprise avant l'investissement

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Nous recherchons un co-fondateurs

Informations supplémentaires

Intelligence adaptative : amélioration continue des systèmes, renforcement de la sagesse après chaque expédition spatiale.