NomadicML تجمع 8.4 مليون دولار لأتمتة معالجة بيانات المركبات ذاتية القيادة

أعلنت شركة NomadicML، وهي شركة ناشئة تبني أدوات للذكاء الاصطناعي، يوم الثلاثاء أنها جمعت جولة تمويل أولية بقيمة 8.4 مليون دولار. وتأتي جولة التمويل هذه، التي تُقيّم الشركة بـ 50 مليون دولار بعد التمويل، في أعقاب فوز الشركة الناشئة بالجائزة الأولى في مؤتمر المطورين Nvidia GTC الشهر الماضي.

وقد حظيت جولة الاستثمار بدعم كل من:

• TQ Ventures (المستثمر الرئيسي)
• Pear VC
• Jeff Dean

تستهدف الشركة الناشئة، التي أسسها الرئيس التنفيذي Mustafa Bal والمدير التقني Varun Krishnan، عنق زجاجة يواجه مطوري السيارات ذاتية القيادة والروبوتات: وهو حجم بيانات الفيديو. ووفقاً للشركة، فإن بعض العملاء لديهم 95% من بيانات أسطولهم غير مستخدمة ومخزنة في الأرشيف. ويصعب البحث في بيانات الفيديو هذه، خاصة عندما يبحث المطورون عن حالات نادرة (edge cases) لتدريب نماذجهم. وأشار Bal إلى أن الشركة تهدف إلى تزويد المطورين برؤى من لقطاتهم الخاصة لتشغيل مركباتهم ذاتية القيادة وروبوتاتهم، مجادلاً بأن هذا هو ما يدفع بناة الأنظمة ذاتية القيادة إلى الأمام، بدلاً من البيانات العشوائية.

ولحل هذه المشكلة، توفر NomadicML منصة تحوّل لقطات الفيديو الخام إلى مجموعات بيانات منظمة وقابلة للبحث. وفي حين تعتمد شركات تصنيف البيانات على البشر أو التصنيف الآلي، يجادل Krishnan بأن أداة NomadicML هي نظام استدلال وكيل (agentic reasoning system). يستخدم النظام نماذج متعددة لفهم الإجراءات التي تحدث في الفيديو ووضعها في سياقها، مما يسمح للمستخدمين بوصف ما يحتاجون إليه حتى يتمكن النظام من العثور عليه. وتُستخدم المنصة بالفعل من قبل عملاء مثل Mitsubishi Electric وNatix Network وZendar. وذكر Antonio Puglielli، نائب رئيس الهندسة في Zendar، أن الأداة سمحت لشركته بتوسيع نطاق عملها بشكل أسرع بكثير من الاستعانة بمصادر خارجية.

ويرى داعمو الشركة الناشئة أن بناء هذا النوع من البنية التحتية للبيانات داخلياً يعد تشتيتاً لشركات الروبوتات. وقارن Schuster Tanger، الشريك في TQ Ventures الذي قاد جولة التمويل الأولية، البنية التحتية بمرافق أخرى. وقال Tanger: “إنه نفس السبب الذي يجعل Salesforce لا تبني سحابتها الخاصة، وNetflix لا تبني مرافق توزيع المحتوى الخاصة بها. ففي اللحظة التي تحاول فيها شركة مركبات ذاتية القيادة بناء Nomadic داخلياً، فإنها تتشتت عما يجعلها تفوز، وهو الروبوت نفسه”.

لماذا يهم

تعالج منصة NomadicML عنق الزجاجة الهائل المتمثل في بيانات الفيديو الخام في الأنظمة ذاتية القيادة، مما يسمح للشركات بالتركيز على الروبوتات بدلاً من بناء بنية تحتية داخلية للبيانات.