Synthetaic筹集350万美元用合成数据训练人工智能

创始人兼首席执行官科里·雅斯科尔斯基(Corey Jaskolski)过去的经验包括在国家地理(National Geological)(他最近被评为年度最佳探险家)和一家3D媒体初创公司工作过。事实上，他告诉我，他在国家地理工作的时间让他意识到在保护方面需要更多的数据集。

听起来像是奇怪的搭配吗？贾斯科尔斯基说，他正在研究一个项目，可以从摄像机镜头中自动识别偷猎者和濒危动物，其中一个主要障碍是，现有的偷猎者(他们通常不喜欢被拍照)或某些野生濒危动物的图像根本不足以训练人工智能来检测他们。

他补充说，其他公司正试图通过3D世界构建来创建合成人工智能训练数据(换句话说，“建立一个你想让人工智能学习的世界的复制品”)，但在许多情况下，这种方法的成本高得令人望而却步。

相比之下，根据Jaskolski的说法，Synthetaic(发音为“Syntheal”)方法将3D艺术家和建模人员的工作与基于生成性对抗网络的技术相结合，使其更实惠，更具可扩展性。

为了说明Synthetaic模型的两个部分之间的“相互作用”，他又回到了识别偷猎者的例子-这家初创公司的3D团队可以创建AK47(和其他武器)的照片逼真模型，然后使用敌对网络生成数十万张或更多的图像，在不同的背景下显示该模型。

这家初创公司还在人工智能对Synthetaic的合成图像进行训练后，通过在真实数据上测试该人工智能来验证其结果。

对于Synthetaic的最初项目，Jaskolski表示，他希望与从事让世界变得更美好的工作的组织合作，包括拯救大象(Save The Elephants)(正在使用这项技术追踪动物数量)和密歇根大学(University Of Michigan)(正在开发一种可以识别不同类型脑瘤的人工智能)。

Jaskolski补充说，Synthetaic的客户不需要他们自己的任何人工智能专业知识，因为该公司提供了“端到端”的解决方案。

这家创业公司今天宣布，它已经筹集了350万美元的种子资金，由Lupa Systems牵头，Betaworks Ventures和TitletownTech(微软和Green Bay Packer的合作伙伴)参与其中。这家初创公司现在已经总共筹集了450万美元，也是Lupa和Betaworks的Betalab计划的一部分，这些初创公司从事的工作可能有助于“修复互联网”。