Beyin benzeri makine öğrenimi araçları
Girişimimiz EcorTechs AB, beyin uyumlu bir makine öğrenimi teknolojisi olan BCPNN'yi ticarileştirmeye odaklanmıştır. Geleneksel yapay zekadan farklı olarak, çoğunlukla etiketsiz öğrenir ve donanım dostu, ölçeklenebilir ve görünmeyen test gürültüsüne karşı üstün performans sergiler.
Mevcut ana akım makine öğrenimi teknolojisini BCPNN teknolojisi ile tamamlamak istiyoruz. Bu nedenle misyonumuz, çeşitli endüstri işbirlikleri yoluyla BCPNN'nin üstünlüğünü göstermektir.
Şirket içi AI laboratuvarları ve projeleri ile yüksek teknoloji endüstrileri.
Büyük miktarlarda etiketli eğitim örneklerine ihtiyaç duyulması nedeniyle pratikte kullanılması zor olan ve sağlam olmayan ve güvenilmez çözümler sağlayan ana akım yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojisiyle ilgili hayal kırıklığı.
Teknolojinin genellikle beklentileri karşılamaması ve önemli yatırımların sonuç verememesi ciddi bir sorundur.
BCPNN teknolojisi, birkaç etiketli eğitim örneği ve birçok etiketsiz numune üzerinde eğitim verebilir. BCPNN tabanlı çözümler genellikle iyi genellenir ve sağlamdır.
FPGA hızlandırma ve ASIC ile uygulanma potansiyeli olan GPU teknolojisi üzerinde çalışır.
BCPNN, Bayesçe-Hebbian öğrenme kurallarını ve veriye dayalı yapısal plastisiteyi kullanır. Dahili temsilleri geliştirmek için hazır bulunan etiketsiz verileri kullanır.
Makine öğrenimi problemlerine hızlı bir şekilde verimli ve sağlam çözümler geliştirmek.
Çözümümüzün tasarlandığı pazar büyüklüğünü parasal olarak aşağıdaki gibi tahmin ediyoruz
Önümüzdeki 3 yıl için hedefimiz mi
Kilit rolüm Kurucu, Araştırma lideri, CTO ve strateji belirlemekten, araştırma girişimleri yürütmekten ve teknik operasyonları denetlemekten sorumluyum.
Bilgisayar Biliminde 3 Yüksek Lisans, Bilgisayar Biliminde 3 P.H.D
Potansiyel rakipler, Apple ve Facebook'un Meta Platformları gibi AI çözümlerine odaklanan yüksek teknoloji şirketlerini içerebilir. Ayrıca, yenilikçi makine öğrenimi modelleri üzerinde çalışan herhangi bir start-up veya yerleşik firma da rekabet olarak görülebilir.
Makine öğrenimi problemlerine sezgisel bir yaklaşım gerektirir ve çalışan bir çözüm elde etmek için mevcut etiketlenmemiş ve etiketli verileri kullanabilir.
Benzersiz bir beyin benzeri makine öğrenimi araçları seti ve bu araçları pratik problemler için kullanmak için derin bir tasarımcı yeterliliği için bize para ödüyorlar.
Çerçevenin yeni ve daha optimize edilmiş bir sürümü geliştirildi ve ilk FPGA uygulaması yapıldı. Şirket ortaklarıyla ilk gerçek dünya uygulaması devam ediyor.
Bir avuç uygulama mühendisini işe aldı, profesyonel araçlar ve FPGA uygulamaları geliştirdi ve çeşitli başarı öyküleri elde etti.
Henüz ürünümüzü piyasaya sürmedik.
Şirketimiz kuruldu
İsveç
Nitelikli çalışanların hızlı işe alınması ve işe alınması
$
200000
Yatırımları artırdık
Bol parası olan özel yatırımcılar
$
1000000
Şu anda yatırımları artırıyoruz
$
10000000
Şirketin tahmini yatırım öncesi değerlemesi
