Matroid (společnost) - Matroid (company)

Matroid, Inc.
Soukromé
PrůmyslPočítačové vidění
Založený2016 (2016)
ZakladatelReza Zadeh
Hlavní sídlo
Palo Alto, Kalifornie
webová stránkamatroid.com

Matroid, Inc. je Počítačové vidění společnost, která nabízí platformu pro vytváření modelů počítačového vidění, nazývaných detektory, pro vyhledávání vizuálních médií pro objekty, osoby, události, emoce a činy. Matroid poskytuje upozornění v reálném čase, jakmile je detekován předmět zájmu, stejně jako schopnost vyhledávat minulé události.[1][2][3][4][5][6][7][8]

Dějiny

Matroid byla založena v roce 2016 společností Reza Zadeh, stanfordský profesor. Matroid získal $ 20M v kole série B vedeném Energize Ventures expandovat do výrobních a průmyslových IOT. Předchozí investoři NEA a Intel Capital připojil se k Energize v kole. Nové financování přináší celkové financování na 33,5 milionu USD.[9][10][11][12] [13]

Produkt

Jakmile je detektor vyškolen pomocí grafického uživatelského rozhraní Matroid, automaticky vyhledá objekty zájmu ve videu a archivovaných záběrech v reálném čase.[2][3][5][6] Uživatelé mohou prozkoumat informace o detekci prostřednictvím zpráv, oznámení nebo rozhraní kalendáře, aby si mohli prohlédnout události a identifikovat trendy. Funkce Matroidu je také odhalena prostřednictvím vývojářského rozhraní API.

Podporované hardwarové platformy:

  • On-cloud: www.matroid.com, umožňuje škálování na základě pracovního vytížení
  • On-prem: obsahuje stejnou funkcionalitu www.matroid.com v zabezpečeném offline prostředí pro aplikace, kde klíčovým problémem je ochrana dat a zabezpečení
  • Na zařízení: běží na vestavěných zařízeních, jako jsou fotoaparáty, senzory atd.

Společnost má řadu zákazníků v oblasti bezpečnosti, zdravotnictví, výroby, průmyslového IoT, čipů AI a dalších průmyslových odvětví.

Konference o strojovém učení v roce 2020 v Muzeu počítačové historie.

Konference o škálovaném strojovém učení

Matroid každoročně pořádá konferenci Scaled Machine Learning, kde techničtí přednášející vedou diskuse o spouštění a škálování algoritmů strojového učení, umělé inteligence a výpočetních platforem, jako jsou GPU, CPU, TPU a rodící se čipový průmysl AI.[14][15]

Minulé řečníky zahrnují Turing Award Vítězové, tvůrci Keras, TensorFlow, PyTorch, Caffe, OpenAI, Kubernetes, Horovod, Allenův institut pro AI, Apache Spark, Apache Arrow, MLPerf[16], Matroid a další.

Oznámení

2020 - Matroid vyzvedl 20 milionů $ v kole série B vedeném o Energize Ventures. Předchozí investoři NEA a Intel Capital připojil se do kola. Nové financování přináší celkové financování na 33,5 mil. USD.[17]

2020 - Eagle Eye Networks a Matroid ohlašují partnerství s cílem poskytovat AI zákazníkům Eagle Eye Cloud VMS.[18]

2019 - Matroid byl společností Gartner, Inc. vybrán jako „Cool Vendor“ pro Cool Vendors v AI Core Technologies.[19]

2018 - Matroid oznámil partnerství se společností HP pro jejich on-prem platformu. Matroid certifikoval výběr počítačů HP Z jako Computer-Vision-Ready (CV-Ready) pro monitorování video streamů.[Citace je zapotřebí ]

2018 - Oracle oznámil svou softwarovou integraci s Matroidem, aby poskytoval real-time a analytiku založenou na monitorování lidí.[20][21][22]

2016 - Matroid získal na KDD 2016 cenu za nejlepší papír. [23]

Pozoruhodné publikace

Diagnostika glaukomu pomocí 3D CNN

Společně s nemocnicí ve Stanfordu a nemocnicemi v Hongkongu, Indii a Nepálu používal Matroid počítačové vidění v oblasti oftalmologie.[24] Společnost vytvořila model, který se naučí předpovídat glaukom z oblastí oka, které byly dříve během diagnostiky ignorovány, konkrétně Lamina Cribrosa, protože pro tuto oblast dosud neexistovaly žádné zavedené automatizované metriky. Matroid je schopen detekovat glaukom na OCT skenech oka se skóre F1 96% a podobnou AUC a přesností.

Klasifikace 3D objektů FusionNet

FusionNet byl vydán jako přední architektura neuronových sítí v soutěži Princeton ModelNet. [25] Jedná se o fúzi tří konvolučních neurálních sítí, jedné trénované na pixelové reprezentaci a dvou sítí trénovaných na voxelizovaných objektech. Využívá sílu každé sítě komponent s cílem zlepšit výkon klasifikace. Každá komponentní síť FusionNet před klasifikací zohledňuje více pohledů nebo orientací každého objektu. I když je intuitivní, že lze získat více informací z více pohledů na objekt, než z jediného pohledu, není triviální spojovat informace, aby se zvýšila přesnost. Matroid před předpovědí třídy objektů použil informace z 20 pohledů pro reprezentaci pixelů a 60 orientací objektů CAD pro reprezentaci voxelů. FusionNet překonal aktuální hlavní podání v žebříčku Princeton ModelNet v datových sadách třídy 10 i 40.

TensorFlow pro hluboké učení

Matroid vydal knihu se spoluautorem Bharathem Ramsundarem, TensorFlow pro Deep Learning.[26] Představuje základy strojového učení prostřednictvím TensorFlow a vysvětluje, jak používat TensorFlow k vytváření systémů schopných detekovat objekty v obrazech, porozumět lidskému textu a předpovídat vlastnosti potenciálních léků.

Reference

  1. ^ Sandell, Scott (3. prosince 2016). „Pokud si nemůžete vnutit sebekázeň, nemůžete být na tom lépe jako soukromý spolupracovník“. Outlook Business.
  2. ^ A b Mannes, John (25. března 2017). „Matroid může sledovat videa a detekovat cokoli v nich“. TechCrunch.
  3. ^ A b Bass, Dina (25. března 2017). „Tato společnost AI vám může říci, co a kdo se ve vašich videích objevuje“. Bloomberg.
  4. ^ Pasternack, Alex (30. března 2017). „Rozsáhlá, tajná databáze tváří, která vás může okamžitě identifikovat v davu“. Rychlá společnost.
  5. ^ A b Matsakis, Louise (5. prosince 2018). „Tumblrova porno-detekční AI má jednu práci - a je to špatné“. Kabelové.
  6. ^ A b Peng, Tony (17. srpna 2018). „Budování kutilských detektorů lidské činnosti s matroidem“. Synchronizováno.
  7. ^ Feldman, Michael (8. dubna 2018). „GPU určující tempo pro věk strojového učení“. Další platforma.
  8. ^ Mark Bergen, Lucas Shaw (11. dubna 2019). „Abychom odpověděli kritikům, zkouší YouTube novou metriku: odpovědnost“. Bloomberg.
  9. ^ Martin, Scott (27. března 2017). "Životní ambice, Matroid uvádí". The Wall Street Journal.
  10. ^ Mannes, John (18. září 2017). „Matroid vyzvedne $ 10M Series A k automatizaci monitorování video streamů“. TechCrunch.
  11. ^ „Matroid Computer Vision Funding Intel“. Scott Amyx. 25. října 2017.
  12. ^ Razzaq, Asif (9. února 2020). „Nejlepší umělci ovlivňující umělou inteligenci, kteří budou následovat v roce 2020“. Marketechpost.
  13. ^ „Matroid dokončuje financování série B ve výši 20 milionů USD na rozšíření výroby a průmyslového IOT“. Bloomberg.com. 2020-10-13. Citováno 2020-10-26.
  14. ^ „Konference o strojovém učení v měřítku“. ScaledML. Citováno 23. března 2020.
  15. ^ Bauvin, Renaud (30. dubna 2019). „Hlavní body ScaledML 2019“. Criteo AI Lab.
  16. ^ Reddi, Vijay Janapa; Cheng, Christine; Kanter, David; Mattson, Peter; Schmuelling, Guenther; Wu, Carole-Jean; Anderson, Brian; Breughe, Maximilien; Charlebois, Mark; Chou, William; Chukka, Ramesh (06.11.2019). "MLPerf Inference Benchmark". arXiv:1911.02549v1. Bibcode:2019arXiv191102549J. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  17. ^ „Matroid dokončuje financování série B ve výši 20 milionů USD na rozšíření výroby a průmyslového IOT“. finance.yahoo.com. Citováno 2020-10-26.
  18. ^ „Sítě Eagle Eye a Matroid ohlašují partnerství pro poskytování pokročilé AI Matroid na cloudovém systému Eagle Eye VMS“. www.een.com. 2020-05-05. Citováno 2020-06-14.
  19. ^ „Cool Vendors in AI Core Technologies“. Gartner. Citováno 2020-03-24.
  20. ^ Supreet, Oberoj (7. ledna 2019). „Část I: Potřeba počítačového vidění v průmyslovém IOT“. Věštec.
  21. ^ Supreet, Oberoj (7. ledna 2019). „Část II: Geodetické techniky počítačového vidění pro průmyslové IOT“. Věštec.
  22. ^ Supreet, Oberoj (7. ledna 2019). „Část III: Integrace počítačového vidění s aplikacemi Oracle IOT“. Věštec.
  23. ^ „Ocenění SIGKDD“. SIGKDD. 23. března 2020.
  24. ^ Erfan Noury, Suria S. Manni, Robert T. Chang, An Ran Ran, Carol Y. Cheung, Suman S. Thapa, Harsha L. Rao, Srilakshmi Dasari, Mohammed Riyazuddin, Sriharsha Nagaraj, Reza Zadeh (14. října 2019). „Detekce glaukomu pomocí 3D konvoluční neurální sítě surových optických nervových skenů SD-OCT“. arXiv:1910.06302 [eess.IV ].CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)
  25. ^ Hegde, Vishakh; Zadeh, Reza (2016-07-19). "FusionNet: Klasifikace 3D objektů pomocí více reprezentací dat". arXiv:1607.05695v4. Bibcode:2016arXiv160705695H. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  26. ^ Ramsundar, Bharath a Zadeh, Reza Bosagh (2018). TensorFlow pro hluboké učení. Sebastopol, CA: O'Reilly. ISBN  9781491980446.CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)