Компания Lola Vision Systems, которая разрабатывает ИИ-инфраструктуру для запуска моделей на устройствах, вышла на рынок в 2024 году. Ее основатель Тайо Адесанья ранее почти 12 лет работал с микрочипами и ИИ-процессорами и помогал крупным производителям выбирать чипы для оборудования.
По словам Адесаньи, опыт в этой сфере позволил ему заранее увидеть рост спроса на вычисления для ИИ. Он сказал TechCrunch: «Создание Lola Vision Systems было ставкой на то, куда все движется и что я видел».
Ключевой продукт компании — программный слой для переноса ИИ-моделей на конкретные чипы. Адесанья называет его compiler toolchain. Система переводит код клиента и выбранную ИИ-модель, будь то собственная разработка или open source, в инструкции, которые может выполнять нужный чип.
Как утверждает основатель, именно этот этап часто тормозит внедрение. По его словам, ручная настройка модели ИИ под новое оборудование может занимать около 200 часов только до начала тестирования.
Lola Vision также разрабатывает собственные полупроводниковые чипы, чтобы автоматизировать большую часть процесса. Параллельно компания решила быстрее выйти на выручку и будет лицензировать свое ПО для уже существующего оборудования, не дожидаясь выпуска собственных чипов.
«Скорость — лишь часть задачи», — сказал Адесанья. По его словам, более быстрая настройка дает компаниям из аэрокосмического сектора и другим заказчикам с критически важными системами возможность «использовать более точные модели на собственных данных при меньшем энергопотреблении».
Он добавил: «Для таких клиентов точность и стабильная работа — не просто желательные свойства. Они определяют, пройдет ли продукт регуляторную проверку и будет ли он стабильно работать в реальных условиях».
Стартап из Вашингтона предлагает альтернативу технологиям NVIDIA для запуска ИИ на устройствах. По словам Адесаньи, многие компании начинают с модулей Nvidia Jetson или с open-source моделей, однако такие решения «часто работают с ошибками или показывают слабый результат сразу после запуска».
Он утверждает, что командам нередко приходится тратить дни или недели, чтобы вообще запустить такие модели, а затем еще несколько недель — на отладку. Даже после этого, по его словам, энергопотребление может выходить за рамки бюджета edge computing, а сама плата — не давать достаточно вычислительной мощности для средних и крупных моделей.
Под edge computing в материале понимается запуск ИИ прямо на устройстве, например на камере или дроне, без удаленного дата-центра. Адесанья отметил, что в таких случаях модели распознавания могут отставать от целевых показателей или неверно определять объекты.
По данным компании, 12 корпоративных клиентов уже подписали письма о намерении купить чипы Lola Vision после их выхода на рынок. Еще один клиент уже заключил контракт.
Кроме того, стартап начал сотрудничество с SCALE, программой подготовки кадров в микроэлектронике, чтобы работать с большим числом полупроводниковых лабораторий. Общий объем привлеченного финансирования на данный момент превышает $1 млн.
Lola Vision также вошла в TechCrunch Battlefield 200 — список из 200 стартапов, отобранных для программы в этом году. Адесанья рассказал, что после примерно года работы над продуктом и подписания первого клиента решил подать заявку, чтобы показать компанию более широкой аудитории.
Говоря об ожиданиях от участия в мероприятии, он отметил: «Я больше всего жду содержательных знакомств и возможности узнать как можно больше о том, что происходит в нашей сфере». Он также добавил: «Если говорить прямо, я жду, что инвесторы начнут выписывать чеки».
Источник: TechCrunch.
