Инструменты машинного обучения, похожие на мозг
Наша инициатива EcorTechs AB направлена на коммерциализацию BCPNN, совместимой с мозгом технологии машинного обучения. В отличие от традиционного искусственного интеллекта, он в основном обучается без маркировки, удобен в использовании аппаратного обеспечения, масштабируется и демонстрирует превосходную производительность в условиях невидимого тестового шума.
Мы хотим дополнить нынешнюю основную технологию машинного обучения технологией BCPNN. Поэтому наша миссия состоит в том, чтобы продемонстрировать превосходство BCPNN посредством сотрудничества в различных отраслях.
Высокотехнологичные отрасли с собственными лабораториями и проектами искусственного интеллекта.
Недовольство распространенными технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, которые сложно использовать на практике из-за необходимости использования большого количества маркированных учебных образцов и предоставления ненадежных и ненадежных решений.
Серьезная проблема заключается в том, что технология часто не оправдывает ожиданий, а значительные инвестиции не приносят результатов.
Технология BCPNN позволяет обучаться на нескольких маркированных учебных образцах и на множестве немаркированных образцов. Решения на основе BCPNN часто хорошо поддаются обобщению и отличаются надежностью.
Он работает на технологии GPU и может быть реализован с помощью FPGA-ускорения и ASIC.
BCPNN использует байесовско-хеббианские правила обучения и структурную пластичность, основанную на данных. Использует легкодоступные немаркированные данные для улучшения внутренних представлений.
Быстро разрабатывать эффективные и надежные решения своих проблем машинного обучения.
Размер рынка, для которого разработано наше решение, в денежном выражении
Наша цель на ближайшие 3 года
Моя ключевая роль — основатель, руководитель исследований, технический директор. Я отвечаю за разработку стратегии, проведение исследовательских инициатив и надзор за техническими операциями.
3 магистра компьютерных наук, 3 кандидата компьютерных наук
Среди потенциальных конкурентов могут быть высокотехнологичные компании, специализирующиеся на решениях искусственного интеллекта, такие как Apple и Meta Platforms от Facebook. Кроме того, любые стартапы или известные фирмы, работающие над инновационными моделями машинного обучения, также можно рассматривать как конкуренцию.
Он использует интуитивный подход к задачам машинного обучения и может использовать доступные немаркированные и маркированные данные для достижения рабочего решения.
Они платят нам за уникальный набор инструментов машинного обучения, похожих на мозг, и за глубокую компетенцию дизайнеров, позволяющих использовать эти инструменты для решения практических задач.
Разработана новая, более оптимизированная версия фреймворка и реализована первая реализация FPGA. Готовится первое реальное приложение с участием партнеров компании.
Нанял несколько прикладных инженеров, разработал профессиональные инструменты и внедрения FPGA и добился нескольких историй успеха.
Мы еще не запустили наш продукт.
Наша компания зарегистрирована в
Швеция
Быстрый набор и адаптация квалифицированных сотрудников
$
200000
Мы привлекли инвестиции
Частные инвесторы с большими деньгами
$
1000000
В настоящее время мы привлекаем инвестиции
$
10000000
Ориентировочная прединвестиционная оценка компании
