Kolena، شركة أدوات بناء الشركات الناشئة لاختبار نماذج الذكاء الاصطناعي، تجمع 15 مليون دولار

أعلنت Kolena، وهي شركة أدوات بناء الشركات الناشئة لاختبار أداء نماذج الذكاء الاصطناعي وقياسها والتحقق من صحتها، اليوم أنها جمعت 15 مليون دولار في جولة تمويل بقيادة Lobby Capital بمشاركة SignalFire وBloomberg Beta.

وقال محمد الجندي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي، لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني، إن الأموال الجديدة ترفع إجمالي المبلغ الذي جمعته Kolena إلى 21 مليون دولار، وسيتم تخصيصه لتنمية فريق أبحاث الشركة، والشراكة مع الهيئات التنظيمية وتوسيع جهود المبيعات والتسويق في Kolena.

قال الجندي: “إن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي هائلة، لكن الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى ثقة كل من المطورين والجمهور”. “يجب نشر هذه التكنولوجيا بطريقة تجعل التجارب الرقمية أفضل، وليس أسوأ. لن يعود المارد إلى القمقم، ولكن كصناعة يمكننا التأكد من أننا نحقق الرغبات الصحيحة.

أطلق الجندي Kolena في عام 2021 مع أندرو شي وجوردون هارت، اللذين عمل معهم لمدة ست سنوات تقريبًا في أقسام الذكاء الاصطناعي داخل شركات بما في ذلك Amazon وPalantir وRakuten وSynapse. ومن خلال Kolena، سعى الثلاثي إلى بناء “إطار جودة النموذج” الذي يقدم اختبار الوحدة والاختبار الشامل للنماذج في حزمة قابلة للتخصيص وصديقة للمؤسسات.

وقال الجندي: “أولاً وقبل كل شيء، أردنا توفير إطار جديد لجودة النموذج – وليس مجرد أداة لتبسيط الأساليب الحالية”. “تتيح Kolena إمكانية إجراء اختبارات على مستوى السيناريو أو الوحدة بشكل مستمر. كما أنه يوفر أيضًا اختبارًا شاملاً لمنتج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالكامل، وليس فقط المكونات الفرعية.

ولتحقيق هذه الغاية، يمكن لكولينا تقديم رؤى لتحديد الثغرات في تغطية بيانات اختبار نموذج الذكاء الاصطناعي، كما يقول الجندي. وتتضمن المنصة ميزات إدارة المخاطر التي تساعد على تتبع المخاطر المرتبطة بنشر نظام معين للذكاء الاصطناعي (أو الأنظمة، حسب الحالة). باستخدام واجهة مستخدم Kolena، يمكن للمستخدمين إنشاء حالات اختبار لتقييم أداء النموذج ومعرفة الأسباب المحتملة لضعف أداء النموذج أثناء مقارنة أدائه بالعديد من النماذج الأخرى.

وقال الجندي: “مع Kolena، يمكن للفرق إدارة وتشغيل الاختبارات لسيناريوهات محددة سيتعين على منتج الذكاء الاصطناعي التعامل معها، بدلاً من تطبيق مقياس “إجمالي” شامل مثل درجة الدقة، والتي يمكن أن تحجب تفاصيل أداء النموذج”. . “على سبيل المثال، النموذج الذي تبلغ دقته 95% في الكشف عن السيارات ليس بالضرورة أفضل من النموذج الذي تبلغ دقته 89%. ولكل منها نقاط قوة ونقاط ضعف خاصة بها – على سبيل المثال اكتشاف السيارات في ظروف جوية مختلفة أو مستويات الانسداد، وتحديد اتجاه السيارة، وما إلى ذلك.

إذا عملت Kolena كما هو معلن عنها، فقد تكون مفيدة بالفعل لعلماء البيانات الذين يقضون الكثير من الوقت في بناء نماذج لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ووفقاً لأحد الاستطلاعات، أفاد مهندسو الذكاء الاصطناعي بأنهم خصصوا 20% فقط من وقتهم لتحليل النماذج وتطويرها، بينما يذهب الباقي إلى تحديد مصادر البيانات المستخدمة لتدريبهم وتنظيفها. ويخلص تقرير آخر إلى أنه بسبب التحديات التي تواجه تطوير نماذج أداء دقيقة، فإن حوالي 54% فقط من النماذج تنتقل في النهاية من المرحلة التجريبية إلى مرحلة الإنتاج.

ولكن هناك لاعبين آخرين يقومون ببناء أدوات لاختبار النماذج ومراقبتها والتحقق من صحتها. وبعيدًا عن الشركات القائمة مثل أمازون، وجوجل، ومايكروسوفت، تعمل مجموعة كبيرة من الشركات الناشئة على تجربة أساليب جديدة لقياس دقة النماذج قبل وبعد دخولها مرحلة الإنتاج.

قامت Prolific مؤخرًا بجمع 32 مليون دولار لمنصتها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واختبارها باستخدام شبكة من المختبرين. وفي الوقت نفسه، تعمل Robust Intelligence وDeepchecks على إنشاء مجموعات أدوات خاصة بها للشركات لمنع نماذج الذكاء الاصطناعي من الفشل – وللتحقق من صحتها بشكل مستمر. ويكافئ Bobidi المطورين الذين يختبرون نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركات.

لكن الجندي يقول إن منصة كولينا هي واحدة من المنصات القليلة التي تتيح للعملاء “السيطرة الكاملة” على أنواع البيانات ومنطق التقييم والمكونات الأخرى التي تشكل اختبار نموذج الذكاء الاصطناعي. كما يؤكد أيضًا على نهج كولينا تجاه الخصوصية، والذي يلغي حاجة العملاء إلى تحميل بياناتهم أو نماذجهم إلى المنصة؛ تقوم Kolena فقط بتخزين نتائج اختبار النموذج من أجل قياس الأداء المستقبلي، والتي يمكن حذفها عند الطلب.

قال الجندي: “إن تقليل المخاطر الناجمة عن الذكاء الاصطناعي ونظام التعلم الآلي يتطلب اختبارات صارمة قبل النشر، ومع ذلك لا تمتلك المؤسسات أدوات أو عمليات قوية حول التحقق من صحة النماذج”. دليل على التعلم الآلي للمفاهيم. تركز Kolena على تقييم النموذج الشامل والشامل. نحن نمنح مديري التعلم الآلي ومديري المنتجات والمديرين التنفيذيين رؤية لا مثيل لها في تغطية اختبار النموذج والمتطلبات الوظيفية الخاصة بالمنتج، مما يسمح لهم بالتأثير بشكل فعال على جودة المنتج من البداية.

ولن تشارك شركة Kolena التي يقع مقرها في سان فرانسيسكو، والتي يعمل بها 28 موظفًا بدوام كامل، عدد العملاء الذين تعمل معهم حاليًا. لكن الجندي قال إن الشركة تتخذ “نهجًا انتقائيًا” للدخول في شراكة مع الشركات “ذات المهام الحرجة” في الوقت الحالي، وتخطط لطرح حزم الفريق للمؤسسات متوسطة الحجم والشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في المراحل المبكرة في الربع الثاني من عام 2024.