2017年2月7日消息，人工智能初創(chuàng)企業(yè)Xnor.ai從艾倫人工智能研究所(AI2)中剝離成為獨(dú)立實(shí)體，并宣布獲得260萬美元種子輪融資，本次交易的投資方為Xnor.ai的母公司以及Madrona Venture Group。據(jù)創(chuàng)投時(shí)報(bào)了解，Xnor.ai計(jì)劃使用最新一輪的資金來開發(fā)Xnor.ai平臺，并將其技術(shù)用于無人機(jī)、汽車和智能手機(jī)等等。
據(jù)創(chuàng)投時(shí)報(bào)項(xiàng)目庫數(shù)據(jù)顯示，Xnor.ai是一家位于美國西雅圖的AI創(chuàng)業(yè)公司。Xnor.ai開發(fā)了一種可以直接在設(shè)備上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型的方法，包括手機(jī)和IoT產(chǎn)品，無需數(shù)據(jù)中心或網(wǎng)絡(luò)連接。深度學(xué)習(xí)模型在運(yùn)行時(shí)可以同時(shí)保持隱私和電池效率性能，這與傳統(tǒng)的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)不同，后者需要圖形處理單元來執(zhí)行巨大的計(jì)算。目前，Xnor.ai的技術(shù)能夠在很大程度上提升執(zhí)行復(fù)雜運(yùn)算(如計(jì)算機(jī)視覺)的效率。
眾所周知，對于對象和語音識別這類機(jī)器學(xué)習(xí)模型的計(jì)算工作是非常繁重的，這使得這類工作很難在更小以及更強(qiáng)大的設(shè)備上運(yùn)行。Xnor.ai的研究人員采用數(shù)學(xué)模型將計(jì)算負(fù)擔(dān)減少了一個(gè)或兩個(gè)數(shù)量級。
Madrona董事總經(jīng)理Matt McIlwain表示：“想象一下，如果這種計(jì)算方式能夠通過你的手腕或汽車上的設(shè)備完成。我確信目前你們很難想象得出這樣的場景。在過去幾年中，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能一直是我們關(guān)鍵的投資主題，并且將圖片識別以及語音識別這類深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入小型設(shè)備中一直存在巨大的挑戰(zhàn)。”
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