Fundusz Kvarko zainwestował w platformę machine learning Deepstributed

"Zespół specjalistów i praktyków tworzy platformę dla inżynierów uczenia maszynowego (Machine Learning Engineers), wykorzystującą rozproszone zasoby obliczeniowe. Opracowywane rozwiązanie usprawni realizację projektów opartych na sztucznej inteligencji (AI), w szczególności machine i deep-learningowych, ale także innych typów projektów wymagających przetwarzania ogromnych ilości danych (Big Data) np. z obszarów CAD czy też drug discovery" - czytamy w komunikacie.

"Wydajne działanie systemów informatycznych w branżach wykorzystujących AI i Big Data uzależnione jest od sprawnie działających algorytmów analizujących i przetwarzających dane, często w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Dotychczasowe rozwiązania często wymagają korzystania z centrów obliczeniowych i superkomputerów najnowszych generacji, a także kupna bądź najmu drogich farm serwerów, przez co są kosztowne i czasochłonne. Platforma Deepstributed, zintegrowana z większością chmur dostępnych na rynku, zmienia pewne paradygmaty w dziedzinie uczenia maszynowego, ułatwiając i upowszechniając dostęp do tej technologii. Umożliwi to rozszerzenie spektrum jej zastosowania i w efekcie przyspieszy rozwój w wielu branżach" - powiedział prezes Kvarko dr Paweł Wielgus, cytowany w komunikacie.

Deepstributed, startup założony przez grupę praktyków w obszarze uczenia maszynowego i chmur obliczeniowych, ma swoje biura we Wrocławiu i nieopodal Lozanny w Szwajcarii.

"Popularność cloud computingu rośnie coraz szybciej. W ciągu kilku lat zdecydowana większość firm wykorzystujących ML przeniesie swoje działania do chmury. Konkurencja jest duża, liczy się więc nie tylko zaistnienie na rynku, ale również zdobycie przewagi poprzez innowacyjność rozwiązania. Dzięki inwestycji Kvarko będziemy mogli zintensyfikować prace nad rozwojem platformy - głównie metod zarządzania zasobami i kolejkowania zadań oraz implementacji zaawansowanych technik zapewniających bezpieczeństwo i poufność przesyłanych i przetwarzanych danych. To właśnie mechanizmy automatyzacji eksperymentów oraz gwarancja bezpieczeństwa danych wyróżniają nasze rozwiązanie na tle obecnie funkcjonujących" - powiedział prezes i współzałożyciel spółki dr inż. Paweł Świątek, cytowany w komunikacie.

Inwestycja została zrealizowana w ramach działania BRIdge Alfa, współfinansowanego przez NCBR.