AI はあなたの生活に急速に浸透しています: 5 つのインドの新興企業がその方法を示しています
公開: 2016-12-07[注: この記事はジャンクション シリーズの一部です。 DeepTech セクターについては、次の URL で詳しく説明します。 ザ・ジャンクション 2017 ジャイプールで。 詳しくはこちら ここがジャンクション！ 】
人工知能 (AI) が何年にもわたって最先端技術の最先端にいるというしつこい感覚を覚えたことはありませんか? 率直に言って、そうです。 この用語は、1956 年のダートマス会議で最初に造語され、単純な定義でした。AI は、機械によって示される人間の知性です。
以来、当時のようにさまざまなコンピューターやプログラムが AI のバトンを引き継いでいると告げられてきました。 しかし、そのような瞬間ごとに、AI は同じ定義を持っていましたが、過去の産物の集大成以上のものとして、全体として異なって認識されていました。
その理由は、人工知能の定義が単純すぎるためです。 不明確な解釈は常に誤用を生んできたため、AI という用語も苦境に直面しており、特に今日のスタートアップの手にかかっています。
今日の民主化された AI の理解は、「ナロー AI 」という用語で表現され、特定のタスクを実行する技術、または人間よりも優れている技術を識別します。 私たちは今日、機械学習 (単純なデータを解析し、そこから学習し、前提条件の目標に基づいて予測を行うために使用される線形アルゴリズム) からディープ ラーニング (さまざまな階層にある多数のアルゴリズムを組み合わせてファネリングする技術革新) の段階にいます。予測出力への非線形データ)。
今日、AI は、その母体である IT セクター以外にも勢いを増し始めています。 これは、すべてのビジネスのさまざまな段階で、より多くの量的および質的に優れたデータを識別して記録するテクノロジーの能力が向上しているためです。
この記事では、この最新の AI の反復を使用して、さまざまな確立された業界に利益をもたらすインドの新興企業をいくつか見ていきます。
診断ヘルスケアにおける AI
Sigtuple: Sigtuple は、診断プロセスを支援するために、医療画像とデータの自動分析のためのクラウドベースのソリューション提供機能を備えた製品を構築します。 分析の自動化は、機械学習を使用して行われます。これにより、精度が向上し、診断時間が現在の数分の一に短縮されます。 ヘルスケア分野では、これらの両方の要因が特に重要です。
同社は、血液学 (血液塗抹標本分析)、眼科 (網膜のスキャンと分析)、アンドロロジー (精液分析)、尿検査 (尿分析)、放射線学 (胸部 X 線スキャン) の 6 つの多様な診断ユース ケースで機械とディープ ラーニング機能を使用しています。および分析）、およびリウマチ学（抗核抗体検査）。 コンサルティング臨床医のパネルが搭載されています。
クラウドベースの人工知能は、特に農村地域や、最新の医療スクリーニング技術を装備するのに十分な資金がない企業の発展において、医療診断の支払いにおいて大きな役割を果たすことは間違いありません.
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この分野のビジネスにも、豊富な配当を生み出す可能性のある未開発の市場が広くあります。 この分野ではまだ開始されていないさまざまな種類のテストがあり、先行者の優位性が重要になります。 AIndra Systems と VectorDoc は、この分野での競争を Sugtuple に提供しています。
AI イン ファッション
Staqu: Staqu は、深層学習と自然言語処理ベースのアルゴリズムを利用して、逆画像検索ソリューションを提供します。 検索エンジンは、クリックまたはアップロードされた画像から、コンテンツ、色、形状、テクスチャなどの重要な視覚情報を取得するように設計されています。
パターン、色、および形状が識別され、メタ タグの形式で正確な説明を提供するために、Staqu のキーワード ライブラリと照合されます。 これらのタグを効果的に使用して、視覚的な検索結果とリアルタイムの推奨事項を提供できます。 この技術は、特にファッションの分野で、さまざまな e コマース ビジネスを後押しする可能性を秘めています。
カタログ化は、歴史的にファッションに焦点を当てたビジネスにとって大きなコストと時間のかかる要因であり、このプロセスの自動化を支援することは、業界にとって非常に歓迎すべき混乱となるでしょう. Mad Street Den、Artifacia、Streamoid などのプレーヤーが Staqu に競争を提供しているため、この分野は熱くなっており、近い将来興味深い時計になるでしょう。
HR テックにおける AI
Talview: Talview は HR テック分野で名を馳せ、100 か国以上のクライアントと 100 万人以上の候補者を処理したと主張しています。 同社は、神経言語プログラミング (NLP は、心 (神経) と言語 (言語) の間の基本的なダイナミクスと、それらの相互作用が私たちの身体と行動にどのように影響するか (プログラミング) を記述する)、機械学習、ビデオインタビュー、および心理言語学 (間の関係の研究) を活用しています。クライアントがより良いチームをより速いペースで構築できるように支援します。
このスタートアップは、雇用効率を改善できるコグニティブ ソリューションに対する市場の強いニーズを特定し、克服したと主張しています。 Talview は評価中に 25,000 を超えるデータ ポイントを生成し、応募者追跡システム、人事管理システム、およびソーシャル チャネルと統合すると、採用担当者はすべての応募者の全体像を把握できます。
HR Tech は、より正確な採用をより迅速に行うのに役立ち、採用を検討しているほぼすべての企業に適用できるサービスです。 市場が大きいため、このセクターは、初期のプレーヤーが明確なアドバンテージを得て開花すると予想されます。 EdGE Networks、Belong、および HackerRank は、この分野のインドのプレーヤーの一部です。
金融サービスにおける AI – 規制
Signzy: Signzy は、RBI の 2016 年 6 月の「最も革新的なソリューション」賞よりも歓迎すべき能力の承認を得ることができませんでした。「デジタル トラスト システム」を作成することにより、銀行、NBFC、およびその他の金融機関にデジタル オンボーディング ソリューションを提供します。 これは、消費者の身元確認、バックグラウンド チェック、偽造検出、および「シンプルで安全かつ準拠した」方法での契約を可能にする契約管理システムを提供することによって達成されます。
同社はクラウドベースの API で人工知能を使用して、情報の真正性とドキュメントのデジタル偽造を検出します。これらは通常、人間の目では検出されません。
これにより、顧客、銀行、規制当局という 3 つの利害関係者すべての重要な信頼の問題を解決できます。 AI を利用したスクリーニング アプローチにより、人間による不正行為の可能性が減少し、銀行の運用上の労力が最小限に抑えられます。
同社はまた、別の新しい波テクノロジーであるブロックチェーンにも挑戦しています。 このプロトコルは、個人/企業の身元、背景情報、およびオンライン取引の完全なデジタル証跡を作成するのに役立ち、ユーザーのプライバシーを損なうことなく情報を共有できます。
現代のデジタル金融セクターにおける取引の最初のプロセスは、ID または文書検証の規制要件を満たすことです。 今日、これは退屈で機械的なプロセスであり、人的エラーが発生しやすいものです。 この人間の「エラー」は、歴史的に多くの個人情報の盗難、マネーロンダリング、および詐欺事件の原因となってきました。
既存のプレーヤーは、単に利便性だけに焦点を当てるのではなく、オフラインのメカニズムで信頼とセキュリティを超える必要があります。 Signzy が主導権を握りましたが、プライベート バンクなどの既存のプレーヤーが、遅かれ早かれ活躍の場に参入することが期待されています。
おまけ: 境界のない AI
AI を使用して前例のない効率性と機能を生み出す、特定の業界で働くいくつかのスタートアップを取り上げました。 このおまけの言及には、あらゆる業界に AI の可能性をもたらすビルディング ブロックを作成するスタートアップが含まれています。
Arya.ai: Arya.ai は、開発者や企業がそれぞれの分野で高度な次世代 AI ベースのソリューションを構築する複雑なタスクを簡素化する「ツール」を構築し、毎回車輪を再発明する必要はありません。 同社の資金の大部分を研究開発への投資に充てることで、信頼できる AI を構築する専門知識を拡大することを想定しています。
同社は、複雑なニューラル ネットワークの構築、データのプラグイン、トレーニング ネットワークをサポートしています。これらはすべて、クラウド上の API の利便性にバンドルされています。 ユースケースは豊富で、言語モデリングや画像分析からリスク予測やエネルギー最適化まで多岐にわたります。 さらに、際限なくイノベーションを促進し、これまで発見されていなかった新しいユースケースの世界を切り開くいくつかの重要なツールをオープンソース化しました。
Fluid AI にも同様の製品があり、このようなスタートアップは多くの興奮と期待の原因となっています。
将来、人工知能が人間の知能に匹敵するようになると断言するのは、まだ早い段階です。 イノベーション、直感、芸術的スキルを必要とする特定のアプリケーションでは、人間に取って代わることは困難です。 ただし、上記の 5 つの例で見られた進歩は、AI が現代化する世界で独自の幸せなニッチを見つけていることを明確に示しています。 そして、共存はゲームの名前ではありませんか?