Apple a creat un start-up de inteligență artificială și de învățare automată, numit Lattice Data, pentru un raport de 200 de milioane de dolari. Au construit un motor de inferență care transformă așa-numitele date întunecate în seturi de date structurate care pot fi analizate ușor. Datele întunecate sunt date stocate în rețele de calculatoare care nu pot fi analizate direct, deoarece nu sunt într-un format adecvat.
Achiziția este evaluată în pachetul de bilă de 200 de milioane de dolari.
Acordul ar putea spori eforturile de AI ale Apple și ar putea ajuta software-ul său să transforme lucruri precum textul și imaginile în elemente structurate, care pot fi apoi analizate în maniere tradiționale pentru a obține perspective. Apple a confirmat achiziția cu mesajul său standard de cazane emis către TechCrunch, spunând că cumpără din când în când companii mici de tehnologie..
Apple și Lattice nu au returnat imediat o solicitare de comentarii.
Aproximativ 20 de ingineri de la Lattice s-au alăturat acum Apple. O sursă a spus că Lattice „vorbea cu alte companii tehnologice despre îmbunătățirea asistenților lor AI”, inclusiv Alexa Amazon și Samsung Bixby.
Conform povestirii, care cita o sursă anonimă, afacerea s-a încheiat în urmă cu câteva săptămâni.
Startup-ul cu sediul Menlo Park, California, a fost co-fondat în 2015 de Christopher Ré, Michael Cafarella, Raphael Hoffmann și Feng Niu ca comercializare a DeepDive, un sistem creat la Stanford pentru a extrage valoare din datele întunecate.
CEO-ul companiei este Andy Jacques, un executiv al companiei experimentat, care s-a alăturat anul trecut.
„Lattice transformă datele întunecate în date structurate cu o calitate a calibrului uman la scară calibru mașină”, potrivit site-ului oficial al Lattice. „Modelăm caracteristicile cunoscute sub denumirea de caracteristici și necunoscute ca variabile aleatorii conectate într-un grafic de factori.”
Cadrul DeepDive al Lattice a fost utilizat cu succes într-un set divers de proiecte, de la un program de trafic de persoane finanțat de DARPA până la geologie și paleontologie până la genetica medicală, farmacogenomică și altele.
Conform site-ului:
Calitatea datelor se află în ADN-ul Lattice. Scopul nostru nu este doar să corespundem calității la nivel uman, ci și să facem acest lucru la o viteză și o scară inedită. Construim sisteme care câștigă competiții și depășesc cititorii experți.
Împingem continuu plicul pe viteza și pe scala de învățare a mașinilor, cu ajutorul cercetărilor noastre de sistem sângeroase. De ani buni, construim sisteme și aplicații care implică miliarde de pagini web, mii de mașini și terabyte de date.
Nu putem decât să speculăm modul în care Apple intenționează să aplice tehnologia Lattice la produsele sale.
Probabil este sigur să presupunem că Apple ar putea îmbunătăți recunoașterea obiectelor și scenelor prin serviciul său de fotografii și aplicațiile însoțitoare. Mai important decât atât, tehnologia Lattice ar putea fi folosită pentru a realiza funcțiile de realitate mărită ale camerei iPhone 8 de la iPhone 8, oferind în același timp posibilitatea lui Siri de a analiza text și imagini în mesaje..
O cerere recentă de brevet a sugerat integrări potențiale Siri cu platforma iMessage. În afară de funcționalitatea chatbot asemănătoare mesajului pentru Siri în mesaje, invenția Apple ar putea permite utilizatorilor, să zicem, să ceară lui Siri să trimită o imagine a unui gândac Volkswagen la un contact.
Cadrul Lattice ar putea ajuta, de asemenea, la îmbunătățirea rețelelor neuronale Apple și a învățării automate.
Asta pentru că spre deosebire de învățarea mașinii tradiționale, Lattice nu necesită adnotări manuale laborioase. Profitând de cunoștințele de domeniu și de datele structurate existente pentru învățarea prin bootstrap prin supraveghere la distanță, Lattice rezolvă problemele de date cu datele.
Cadrele Apple HealthKit, ResearchKit și CareKit pot beneficia, de asemenea, de tehnologia Lattice.
