L'intelligenza artificiale si sta rapidamente infiltrando nella tua vita: 5 startup indiane mostrano come
Pubblicato: 2016-12-07[Nota: questo articolo fa parte di The Junction Series. Tratteremo in dettaglio il settore DeepTech all'indirizzo Lo svincolo 2017 a Jaipur. Impara di più riguardo L'incrocio qui !]
Hai mai avuto la fastidiosa sensazione che l'intelligenza artificiale (AI) sia stata sull'orlo della tecnologia all'avanguardia per anni e anni? Beh, ad essere sinceri, lo è. Il termine fu coniato per la prima volta nel lontano 1956 alle Conferenze di Dartmouth e aveva una definizione semplice: l'IA è l'intelligenza umana esibita dalle macchine .
Da allora, una varietà di computer e programmi è stata annunciata per portare avanti il testimone dell'IA come a quei tempi. Tuttavia, in ogni momento l'IA portava la stessa definizione, ma in generale veniva percepita in modo diverso, come qualcosa di più del culmine dei suoi prodotti passati.
Il motivo è che la definizione di intelligenza artificiale è troppo semplice. L'interpretazione poco chiara ha sempre dato vita a un uso improprio e, quindi, anche il termine AI ha dovuto affrontare una difficile situazione, specialmente per mano delle startup di oggi.
L'odierna comprensione democratizzata dell'IA è descritta dal termine: " IA stretta ", che si identifica con tecnologie che svolgono determinati compiti e, se non, meglio degli esseri umani. Siamo oggi nella fase dell'innovazione tecnologica che va dall'apprendimento automatico (algoritmi lineari utilizzati per analizzare dati semplici, imparare da essi e quindi fare previsioni basate su obiettivi prerequisiti) al deep learning (combinazione di moltissimi algoritmi in diverse gerarchie che incanalano dati non lineari in output predittivi).
Oggi l'IA ha iniziato a guadagnare terreno in qualcosa di più del suo settore IT madre. Ciò è dovuto alle crescenti capacità della tecnologia di identificare e registrare quantitativamente più dati e qualitativamente migliori nelle varie fasi di ogni azienda.
In questo articolo, esaminiamo alcune startup indiane, utilizzando questa moderna iterazione dell'IA a beneficio di diversi settori consolidati.
L'IA nella diagnostica sanitaria
Sigtuple: Sigtuple crea prodotti con funzionalità di fornitura di soluzioni basate su cloud per l'analisi automatizzata di immagini e dati medici, per aiutare nel processo di diagnosi. L'automazione dell'analisi viene eseguita con l'uso dell'apprendimento automatico che migliora la precisione e riduce il tempo di diagnosi a una frazione di quello che è oggi. Nel settore sanitario, entrambi questi fattori sono particolarmente critici.
L'azienda utilizza le sue capacità di machine e deep learning in sei diversi casi d'uso diagnostici : ematologia (analisi dello striscio di sangue), oftalmologia (scansione e analisi della retina), andrologia (analisi dello sperma), analisi delle urine (analisi delle urine), radiologia (scansione a raggi X del torace e analisi) e Reumatologia (test degli anticorpi antinucleari). Ha a bordo un gruppo di medici consultivi.
L'intelligenza artificiale basata sul cloud svolgerà sicuramente un ruolo enorme nell'erogazione di diagnosi mediche, specialmente nelle aree rurali e nelle aziende in via di sviluppo senza risorse monetarie sufficienti per dotarsi delle ultime tecnologie di screening medico.
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Anche le attività in questo campo hanno un ampio mercato non sfruttato che potrebbe produrre ricchi dividendi. Ci sono molte diverse varietà di test che devono ancora essere avviati in questo spazio e il vantaggio del first mover sarebbe cruciale. AIndra Systems e VectorDoc stanno fornendo concorrenza in questo campo a Sugtuple.
AI nella moda
Staqu: Staqu utilizza algoritmi basati sull'apprendimento profondo e sull'elaborazione del linguaggio naturale per fornire soluzioni di ricerca di immagini inverse. Il motore di ricerca è progettato per recuperare informazioni visive critiche come contenuto, colore, forma e trama da immagini cliccate o caricate.
Motivi, colori e forme vengono identificati e abbinati alla libreria di parole chiave di Staqu per fornire descrizioni accurate sotto forma di meta tag. Questi tag possono essere utilizzati in modo efficace per fornire risultati di ricerca visivi e consigli in tempo reale. Questa tecnologia ha il potenziale per potenziare varie attività di e-commerce, in particolare nel campo della moda.
La catalogazione è stata storicamente un grande fattore dispendioso in termini di costi e tempo per le aziende focalizzate sulla moda e aiutare ad automatizzare questo processo sarà un'interruzione molto gradita per il settore. Con giocatori come Mad Street Den, Artifacia e Streamoid che fanno concorrenza a Staqu, il settore si sta scaldando e sarà un orologio interessante nel prossimo futuro.
AI nella tecnologia delle risorse umane
Talview: Talview si è fatta un nome nello spazio tecnologico delle risorse umane affermando di aver elaborato oltre 1 milione di candidati con clienti in oltre 100 paesi. L'azienda fa leva sulla programmazione neurolinguistica (la PNL descrive le dinamiche fondamentali tra mente (neuro) e linguaggio (linguistico) e come la loro interazione influenza il nostro corpo e il nostro comportamento (programmazione)), apprendimento automatico, interviste video e psicolinguistica (studio delle relazioni tra comportamento linguistico e processi psicologici) per aiutare i clienti a creare team migliori a un ritmo più rapido.
La startup afferma di aver individuato e superato una forte esigenza del mercato di una soluzione cognitiva , in grado di migliorare l'efficienza delle assunzioni. Talview genera oltre 25.000 punti dati durante le sue valutazioni, che, se integrati con i sistemi di tracciamento dei candidati, i sistemi di gestione delle risorse umane e i canali social, offrono ai reclutatori un quadro completo di ogni candidato.
HR Tech consente di effettuare assunzioni più accurate a un ritmo più rapido ed è un servizio che può essere applicato a quasi tutte le aziende che desiderano assumere. Con il suo ampio mercato, il settore dovrebbe sbocciare con i primi giocatori che ottengono un netto vantaggio. EdGE Networks, Belong e HackerRank sono alcuni degli altri attori indiani in questo campo.
AI nei servizi finanziari – Regolamento
Signzy: Signzy non avrebbe potuto ricevere un riconoscimento di competenza più gradito del premio "The Most Innovative Solution" di RBI nel giugno 2016. Fornisce una soluzione di onboarding digitale per banche, NBFC e altre istituzioni finanziarie creando un "sistema di fiducia digitale". Ciò si ottiene fornendo l'identificazione del consumatore, controlli in background, rilevamento di falsi e sistemi di gestione dei contratti che consentono la contrattazione in modo "semplice, sicuro e conforme".
L'azienda utilizza l'intelligenza artificiale nelle sue API basate su cloud che rilevano l'autenticità delle informazioni e la falsificazione digitale dei documenti , che di solito non vengono rilevate dall'occhio umano.
Questo aiuta a risolvere problemi cruciali di fiducia per tutti e tre i suoi stakeholder: clienti, banche e autorità di regolamentazione. Un approccio di screening assistito dall'intelligenza artificiale riduce le possibilità di frode umana e riduce al minimo gli sforzi operativi per le banche.
L'azienda sta anche provando un'altra tecnologia new wave: Blockchain. Il protocollo aiuta a creare una traccia digitale completa dell'identità di un individuo/azienda, delle informazioni di base e delle transazioni online, consentendo la condivisione delle informazioni senza compromettere la privacy dell'utente.
Il primo processo di transazione nel moderno settore finanziario digitale è soddisfare i requisiti normativi di verifica dell'identità o dei documenti. Oggi, questo è un processo noioso, meccanico e soggetto a errori umani. Questo "errore" umano è stato storicamente la causa di molti casi di furto di identità, riciclaggio di denaro e frode.
I giocatori storici devono superare la fiducia e la sicurezza nei meccanismi offline e non concentrarsi semplicemente sulla convenienza. Signzy ha preso le redini, ma ci si aspetta che i giocatori esistenti come le banche private entrino in campo, prima piuttosto che dopo.
Bonus: IA senza limiti
Abbiamo coperto alcune startup che lavorano in settori specifici, utilizzando l'IA per creare efficienze e capacità senza precedenti. In questa menzione bonus, includiamo le startup che creano gli elementi costitutivi per portare il potenziale dell'IA in qualsiasi settore!
Arya.ai: Arya.ai crea "strumenti" che semplificano il complesso compito di creare soluzioni avanzate basate sull'intelligenza artificiale di nuova generazione per sviluppatori e aziende nei rispettivi campi, senza dover reinventare la ruota ogni volta. Con la maggior parte dei finanziamenti dell'azienda dedicati agli investimenti in ricerca e sviluppo, prevede di aumentare l'esperienza nella creazione di un'IA affidabile , un'abilità limitata a poche persone oggi.
L'azienda supporta la creazione di reti neurali complesse, il collegamento di dati e reti di addestramento, il tutto in bundle con la comodità delle API sul cloud. I casi d'uso sono numerosi e vanno dalla modellazione del linguaggio e dall'analisi delle immagini alla previsione del rischio e all'ottimizzazione energetica. Inoltre, ha reso open source alcuni strumenti chiave che promuoveranno l'innovazione senza limiti e apriranno un mondo di nuovi casi d'uso finora sconosciuti.
Anche l'IA fluida ha offerte simili e, insieme, tali startup sono causa di molta eccitazione e aspettativa.
È ancora presto per fare un appello affinché l'intelligenza artificiale possa essere parallela all'intelligenza umana in futuro. Sarà difficile sostituire gli esseri umani in alcune applicazioni che richiedono innovazione, intuizione e abilità artistica. Tuttavia, i progressi visti attraverso i cinque esempi precedenti suggeriscono sicuramente che l'IA trova la sua nicchia felice nel nostro mondo in via di modernizzazione. E la convivenza non è il nome del gioco?