Strumenti di apprendimento automatico simili al cervello
La nostra iniziativa, EcorTechs AB, è focalizzata sulla commercializzazione di BCPNN, una tecnologia di apprendimento automatico compatibile con il cervello. A differenza dell'intelligenza artificiale tradizionale, apprende principalmente senza etichette ed è compatibile con l'hardware, scalabile e offre prestazioni superiori rispetto a rumori di prova invisibili.
Vogliamo integrare l'attuale tecnologia di machine learning mainstream con la tecnologia BCPNN. Pertanto, la nostra missione è dimostrare la superiorità del BCPNN attraverso varie collaborazioni industriali.
Industrie high-tech con laboratori e progetti di intelligenza artificiale interni.
Frustrazione per l'intelligenza artificiale tradizionale e la tecnologia di apprendimento automatico, che è difficile da usare nella pratica a causa della necessità di grandi quantità di campioni di formazione etichettati e fornisce soluzioni non robuste e inaffidabili.
È un problema serio che la tecnologia spesso non sia all'altezza delle aspettative e che investimenti sostanziali non producano risultati.
La tecnologia BCPNN può essere addestrata su pochi campioni di addestramento etichettati e molti campioni non etichettati. Le soluzioni basate su BCPNN spesso si generalizzano bene e sono robuste.
Funziona con tecnologia GPU con potenziale di implementazione con accelerazione FPGA e ASIC.
Il BCPNN utilizza regole di apprendimento bayesiano-hebbiane e plasticità strutturale basata sui dati. Utilizza dati prontamente disponibili senza etichetta per migliorare le rappresentazioni interne.
Per sviluppare rapidamente soluzioni efficienti e robuste ai loro problemi di apprendimento automatico.
Stimiamo le dimensioni del mercato per cui la nostra soluzione è progettata in termini monetari come segue
È il nostro obiettivo nei prossimi 3 anni
Il mio ruolo chiave è fondatore, responsabile della ricerca, CTO e sono responsabile della definizione della strategia, della conduzione di iniziative di ricerca e della supervisione delle operazioni tecniche.
3 M.s.c in informatica, 3 Ph.D in informatica
I potenziali concorrenti potrebbero includere aziende high-tech focalizzate su soluzioni di intelligenza artificiale, come le Meta Platforms di Apple e Facebook. Inoltre, qualsiasi start-up o azienda affermata che lavora su modelli innovativi di apprendimento automatico può anche essere vista come una concorrenza.
Adotta un approccio intuitivo ai problemi di apprendimento automatico e può utilizzare i dati disponibili non etichettati ed etichettati per ottenere una soluzione funzionante.
Ci pagano per un set unico di strumenti di apprendimento automatico simili al cervello e una profonda competenza di progettazione per utilizzare questi strumenti per problemi pratici
È stata sviluppata una nuova versione più ottimizzata del framework ed è stata realizzata la prima implementazione FPGA. È in corso una prima applicazione reale con partner aziendali.
Ha reclutato una manciata di ingegneri applicativi, sviluppato strumenti professionali e implementazioni FPGA e ottenuto diverse storie di successo.
Non abbiamo ancora lanciato il nostro prodotto.
La nostra società costituita in
Svezia
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