Это гостевой пост Криса Роуэна из Cognite Ventures. Первоначально он был опубликован сегодня в LinkedIn и повторно размещен в VC Cafe с разрешения Криса.

Несколько месяцев я разгадывал небольшую загадку. Я наконец решил это. Загадка заключалась в следующем: «Где все израильские стартапы в области глубокого обучения?» Десять месяцев назад я начал составлять список Cognite Ventures лучших мировых стартапов в области глубокого обучения. Я использовал множество существующих списков активности стартапов в области ИИ по всему миру, особенно опросы, опубликованные в США, Великобритании и Китае. Я также систематически искал онлайн-сайт отслеживания финансирования стартапов Crunchbase, чтобы систематически изучать компании, которые самостоятельно отчитываются как стартапы в области ИИ. Я отфильтровал тысячи описаний стартапов и посетил почти тысячу веб-сайтов стартапов, чтобы получить основы их продуктовой и технологической стратегии. Я поговорил с коллегами, которые также отслеживают взрыв ИИ.

К моему большому удивлению, только полдюжины стартапов, базирующихся в Израиле, прошли мой поиск и фильтрацию - только эти несколько:

Я задавался вопросом «Почему?»

  • Было ли это потому, что израильские стартапы были сосредоточены на других сферах?
  • Было ли это потому, что стартапы занимались продвинутым ИИ, но публично не подчеркивали использование методов глубокого обучения?
  • Проскользнули ли компании через мою поисковую сеть?

Несколько недель назад Дэниел Сингер, независимый аналитик рынка в Израиле, опубликовал подробную и чрезвычайно полезную инфографику (см. VC Cafe), на которой показаны логотипы более 420 стартапов в Израиле, связанных с искусственным интеллектом. Смотрите графику

Его анализ разделил компании на восемь основных категорий и в общей сложности 39 подкатегорий. Масштаб списка, безусловно, предполагает значительную часть общей активности ИИ и, возможно, много действий в этом наиболее интересном подмножестве - глубоком обучении.

За последнюю неделю я посетил веб-сайты каждой из более чем 420 компаний, представленных в рейтинге Зингера. Используя заявления о миссии компании, описания продуктов, блоги и объявления о вакансиях, а также дополнительную информацию из видеороликов Crunchbase и YouTube, я работал над оценкой направленности продукта и технической зависимости от основных методов глубокого обучения этих компаний - та же методология для весь список «Cognite 300 Deep Learning Startup». К счастью, я выделил значительное число - 34 - для добавления в Cognite List (см. Ниже). Конечно, я понимаю, что компании ускользали от моей сети из-за меньшей заметности в прессе в США, меньшего количества отчетов о Crunchbase, меньшего типичного размера стартапа, и все это делает их немного труднее увидеть.

Это интересная и, я надеюсь, важная группа компаний со значительными кластерами в области встроенного видения для автономных транспортных средств, человеко-машинного интерфейса и робототехники, облачной безопасности и наблюдения, маркетинга и медицинского обслуживания. Эти компании вложили средства, чтобы понять влияние нейронных сетей на конечные рынки, и создали продукты, которые в значительной степени полагаются на использование комбинации больших наборов данных для обучения, а также на возможность извлечения скрытых закономерностей из изображений, транзакций, кликов пользователей, звуков и других массивных данных. потоки данных. Я подозреваю, что компании, которые сначала осознают значение глубокого обучения, получат сравнительные преимущества.

Некоторые из наиболее интригующих из этого списка включают:

  • OrCam Technologies создает умные очки для слабовидящих, которые могут распознавать отдельных друзей и семью, читать текст вслух и предупреждать пользователей об опасностях.
  • GetAlert выполняет современное наблюдение и мониторинг с использованием глубоких нейронных сетей в облаках, но добавляет извлечение трехмерной структуры из потоков изображений для улучшенной классификации действий.
  • Сейф позволяет прогнозировать финансовый успех кинопроизводства на основе глубокого анализа сценариев и ролей.
  • Augury использует вибрационные и ультразвуковые датчики для мониторинга механических систем, чтобы своевременно предупреждать о незначительных изменениях, которые сигнализируют о возникающих неисправностях.

Конечно, глубокое обучение - не единственная форма «искусственного интеллекта», которая на законных основаниях внесет свой вклад в подрыв рынка и поддержку стартапов. AI охватывает множество методов, включая другие формы статистического анализа и машинного обучения, обработку естественного языка в чат-ботах и ​​других структурированных диалоговых системах, а также другие методы поиска и использования шаблонов в больших данных. Для многих компаний их «менее глубокое» обучение соответствует их задачам и тоже приведет их к успеху. Однако я подозреваю, что их успех часто будет определяться другими факторами - пониманием конечного рынка, хорошей интеграцией пользовательского интерфейса, ключевыми деловыми отношениями - в большей степени, чем владением технологиями искусственного интеллекта.

Интересно поискать закономерности в списке Сингера из более чем 420 компаний, поскольку он дает еще одно полезное представление о том, что происходит на израильской стартап-сцене.

Особенно заметны несколько крупных скоплений:

  • Чат-боты для более постоянного и адаптивного взаимодействия с клиентами и обучения продавцов.
  • Все виды оптимизации электронной торговли - расширенные ставки, оптимизация рекламных кампаний, ценообразование и льготы.
  • Защита от мошенничества в электронной коммерции, включая мошенничество с рекламой
  • Профилактическое обслуживание на производстве и в эксплуатации
  • Управление ИТ-инфраструктурой, особенно для кибербезопасности
  • Всевозможные бренд-менеджмент и продвижение

В то время как некоторые из этих сильных сторон опираются на историческую традицию технических инноваций Израиля, движимую потребностями обороны, многие из них не имеют четкой привязки к видению и наблюдению, беспроводной связи, разведке сигналов или профилированию угроз. Вместо этого они отражают стремление предпринимателей использовать глобальные тенденции, особенно рост электронной коммерции и онлайн-маркетинга.

Вы можете спросить, почему один аналитик выделяет 420 стартапов с искусственным интеллектом, а другой - только 40. Дэниел Сингер явно хотел изучить весь спектр «умных» стартапов в Израиле. Он использовал очень широкое определение ИИ, включая такие разные компании, как одна, занимающаяся «подключенными крышками от бутылок» [Water.IO], другая, использующая инструмент поиска работы [Workey], и третья, пугающе автоматическая компоновка веб-контента из нескольких ключевые слова [Articoolo]. Это обширное определение ИИ более инклюзивное и частично отражает огромное увлечение предпринимателей, инвесторов и широкой общественности всем, что связано с ИИ. Это широкое определение включает многие долгосрочные тенденции в области анализа больших данных, автоматизации электронной коммерции и прогнозного маркетинга.

Я придерживаюсь более избирательного взгляда. Большая часть энтузиазма в отношении ИИ за последние три года была вызвана огромными, широко разрекламированными успехами всего в одной поддомене ИИ - нейронных сетях. Это особенно заметно в таких областях, как компьютерное зрение, автоматический языковой перевод и автоматическое распознавание речи, а также в самых сложных и неоднозначных задачах анализа бизнес-данных. Я решил сосредоточиться на компаниях, которые, кажется, находятся на переднем крае нейронных сетей, используя самые изощренные методы глубокого обучения. Я считаю, что это будет наибольшая область нарушения существующих продуктов, компаний и бизнес-моделей.

Таким образом, широкий обзор и выборочный вид дополняют друг друга, открывая окно в живой предпринимательский климат в Израиле.