Wachstumsmarkt Deep Learning

Diese KI-Startups erobern die Zukunft

Deep Learning gehört zu Technologien mit hohem Potenzial: Computer sollen damit kognitive Aufgaben übernehmen, zu denen sonst nur Menschen in der Lage sind.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz

Für Deep Learning werden künstliche, neuronale Netze so trainiert, dass sie von selbst Muster und Beziehungen zwischen Informationen herstellen können. Beispiele sind Übersetzungssoftware oder Bild- und Schrifterkennung, doch die KI Verfahren können auch komplexere Aufgaben erfüllen, etwa in den Bereichen Sicherheit, Überwachung, Finanzen, Produktion und Medizin. Experten bezeichnen KI als attraktiven Wachstumsmarkt und Investoren liefen sich ein Wettrennen um Anteile an Startups für Künstliche Intelligenz (KI). Die folgenden acht Startups sind ganz vorne mit dabei.

Atomwise

http://www.atomwise.com/

Bereits seit 2012 wird die Deep-Learning-Plattform Atomwise zur Entwicklung neuer Medikamente für Krankheiten genutzt. Dabei wird auch die Möglichkeit untersucht, ob bereits bekannte und getestete Medikamente neue Krankheiten bekämpfen können. Die Technologie basiert auf einer ähnlichen Technologie wie Deep-Learning-Verfahren zur Bilderkennung. Atomwise extrahiert die Erkenntnisse aus Millionen experimenteller Messungen und Proteinstrukturen, um die Bindung von Molekülen an Proteinen vorherzusagen. Auf diese Weise können Chemiker präzise Vorhersagen beispielsweise etwa über die Giftigkeit einer Substanz treffen.

BenchSci

https://www.benchsci.com/

Oft verbringen Forscher Monate oder gar Jahre damit, den richtigen Antikörper für ein Experiment zu finden. Ein Startup aus Toronto hat dafür seit Juli 2017 mit BenchSci eine Lösung gefunden: maschinelles Lernen. Die Machine-Learning-Plattform für Biomediziner hat einem Computer gelehrt, wissenschaftliche Publikationen zu lesen und spezifische Antikörper, Krankheiten oder Gewebetypen zu identifizieren und im Rahmen eines Experiments in einen Kontext zu bringen – binnen weniger Minuten. Mit BenchSci ersparen sich Forscher das manuelle Durchsuchen Hunderter wissenschaftlicher Publikationen, was sowohl den Zeitaufwand als auch die Kosten wissenschaftlicher Experimente deutlich senkt.

Cortica

https://www.cortica.com/

Das Startup mit Hauptsitz in Tel Aviv entstand aus einem Forschungsprojekt an Israels Technion Institute, bei dem die „Bilderkennung“ durch die Großhirnrinde von Säugetieren erforscht wurde. Seit 2007 fokussiert sich Cortica darauf, mit seiner autonomen Künstlichen Intelligenz natürliche biologische Prozesse nachzuahmen. Basis dafür ist die firmeneigene Gehirnforschung und sowie Supervised Learning, bei dem vorkategorisierte Trainingsdaten eingesetzt werden. Die Technologie des Startups wird beispielsweise in autonomen Fahrzeugen oder Smart Cities genutzt.

Darktrace

https://darktrace.com/

Das 2013 gegründete Machine-Learning-Unternehmen Darktrace mit Sitz in San Francisco und Cambridge (UK) hat sich auf Cybersecurity spezialisiert. Darktrace nutzt Technologien des maschinellen Lernens, um Netz-Traffic und die entsprechenden Ereignisse zu überwachen. Werden dabei Anomalien festgestellt, wird entweder das IT-Personal auf verdächtige Aktivitäten aufmerksam gemacht oder die Software reagiert selbst auf die Bedrohung. Die Plattform hilft Unternehmen, ihre Systeme gegen Cyber-Attacken wie Insider-Angriffen, verborgene Schwachstellen, sich langsam entwickelnde Bedrohungen oder Spionage zu verteidigen.

Drive.ai

https://www.drive.ai/

Drive.ai wurde 2015 von ehemaligen Mitarbeitern des Artificial Intelligence Lab der Stanford-Universität gegründet. Das Silicon-Valley-Startup beschäftigt sich vor allem mit Deep Learning für selbstfahrende Fahrzeuge. Die Lösung soll sein adaptiv und skalierbar sind. Dabei geht es um alle Anwendungsbereiche für maschinelles Lernen, einschließlich Kartierung, Sensorkalibrierung, Bilderkennung, Entfernungsabschätzung, Steuerung und Flottenmanagement.

Marble

https://www.marble.io/

Das 2015 gegründete und in San Francisco ansässige Startup Marble entwickelt intelligente Kurierroboter. Sie verwenden ein Autonomiesystem, hochmoderne Sensoren und hochauflösende 3D-Stadtpläne, um in stark belebten Umgebungen wie einer Stadt navigieren zu können. Marble möchte den letzten Teil der Logistik durch Automatisierung mittels autonomer Roboter ersetzen. Lieferketten werden so flexibler und effizienter. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, eine breite Palette an wichtigen Dingen wie etwa Lebensmittel, Mahlzeiten oder Medikamente durch Roboter transportieren zu lassen.

SenseTime

https://www.sensetime.com/

SenseTime mit Sitz in Hongkong besteht seit 2014 und konzentriert sich auf Computer Vision und Deep Learning. Das Unternehmen gilt als das am höchsten bewertete Unternehmen für Künstliche Intelligenz. SenseTime hat unabhängig voneinander eine Deep-Learning-Plattform, Supercomputing-Zentren und KI-Technologien wie Gesichts-, Bild-, Objekt- oder Texterkennung, medizinische Bild- und Videoanalyse entwickelt. Die Technologie der Gesichtserkennung kann zum Beispiel in Bankkartenverifizierungs- und Sicherheitssystemen Verwendung finden. SenseTime hat Partner in China und Übersee, darunter bekannte Unternehmen wie NVIDIA, Qualcomm, Honda, Huawei oder Xiaomi.

Understand.ai

https://understand.ai/

Das deutsche Startup besteht seit 2016 und hat seinen Hauptsitz in Karlsruhe, arbeitet mittlerweile aber weltweit. Das Unternehmen bereitet mithilfe selbstlernender Algorithmen Bild- und Videodaten für das autonome Fahren auf. Genutzt wird dafür künstliche Intelligenz, die eine Auswertung viel schneller und präziser erledigen kann. Die Produkte und Technologien sollen helfen, das autonome Fahren auf Level 5 zu erreichen: Vollautomatisierung ohne Fahrer und menschliches Eingreifen.

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