Hypergiant Sensory Sciences筹集500万美元,旨在用AI跟踪关键基础设施

Hypergiant Sensory Sciences筹集500万美元,旨在用AI跟踪关键基础设施Hypergiant Sensory Sciences公司由德克萨斯州的企业家Dave Copps创立,旨在使用AI帮助公司了解他们的物理环境。Copps表示,他的新创业公司在第一轮融资中获得了超过500万美元。

这家总部位于达拉斯的公司将使用传感器网络和深度学习来帮助公司跟踪其环境中正在发生的事情,提供各种应用程序,但从关键基础架构的安全性开始。例如,一家石油或天然气公司将能够使用该公司的软件自动跟踪进出油井属性的卡车,感知装载了多少,观察其他模式,并主动向操作员提醒异常情况。

Copps 去年将其以前的公司Brainspace出售给网络安全公司Cyxtera 作为28亿美元交易的一部分,他表示他的新公司不会局限于Brainspace的自然语言处理领域。它将扩展到视觉分析,“我们正在建立一家公司来增强人类的感知能力。”

大多数企业观察系统都依赖于人类,但人类能同时做的事情太少。这限制了他们在许多情况下采取适当行动的能力。例如,寻求可视化跟踪其环境的公司可能会放置50个摄像头,并让操作员在单个屏幕上跟踪他们的视图。如果发生了不好的事情,运营商可能不得不去看录像,看是不是出了问题。

“我们希望用一个模型来取代它,”Copps说,“如果有事情要发生并发出警报,你可以直接跳到那里并进行调查。”为了预测警报,该模型将包括随时间学习的模式的情报。此外,如果一家公司拥有100口油井,AI驱动的系统可以自动地跟踪所有油井。

Hypergiant Sensory Sciences第一轮融资由德克萨斯州奥斯汀的Align Capital领导,其中包括Capital Factory和GPG Ventures等。除了Copps,该公司共同创始人包括Chris Rohde和Ben Lamm。

之前的Brainspace开创了一种称为潜在语义分析(LSA)的自然语言处理方法,它为现公司提供了一种更简单的方法来筛选数百万个文档,并使其具有意义。比如在诉讼中,调查人员有时需要对数千个电子邮件线程进行排序,并且在使用代码字和混淆时跟踪犯罪可能很困难。

虽然LSA至少已经开发了几十年,但它有一些局限性。Brainspace重新设计了LSA方法,使其可以大规模工作,并将算法应用于TB级数据。今天,该软件被大多数主要咨询公司使用。

在今年早些时候离开Brainspace之后,Copps说他的下一步行动必须是正确的。对于这个新的合资企业,Copps说目前竞争对手还很少。他说,其他公司正在做他计划做的不同方面,但没有一家提供统一的学习方法。有些在进行物体识别,有些在进行AI建模。

Copps表示,“我们正在努力将所有这些结合在一起,并在深度学习方面进行创新。我们正在应用AI来理解对象如何相互作用,并提取意义。”

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