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改善医疗成像、挑战 Amazon Go、专注拣盒子……

2018-04-03 10:09 DeepTech深科技

导读:圣何塞当地时间 3 月 27 日,今年的 GTC 如期而至,除了上午的黄仁勋 keynote 演讲引爆全场以外,下午的初创加速计划挑战赛决赛(Inception Awards Finale)同样吸引了现场观众的注意力——因为他们将投票选出全球顶级 AI 初创公司。

  圣何塞当地时间 3 月 27 日,今年的 GTC 如期而至,除了上午的黄仁勋 keynote 演讲引爆全场以外,下午的初创加速计划挑战赛决赛(Inception Awards Finale)同样吸引了现场观众的注意力——因为他们将投票选出全球顶级 AI 初创公司。

  此次决赛,最终胜出的获奖公司分别为 Subtle Medical,AiFi 和 Kinema Systems,他们将共同获得 100 万美元奖金。

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  英伟达希望这些创业公司能够利用 GPU 的计算能力,通过人工智能改变世界。为了促进生态发展,英伟达发起了“初创加速计划(Inception Program)”,并专门设置了英伟达初创加速计划挑战赛( Inception Awards )奖项,奖金总额为 150 万美元,用来鼓励那些利用英伟达技术的优秀初创公司。

  在这次的创业大赛中,超过 200 家公司申请参加比赛。迄今为止,英伟达的创业计划中已经有超过 2800 家初创公司,我们几乎可以说英伟达正在组建一个数据和 AI 科学家组成的社区。

  其中覆盖最多的领域包括 IT 服务,汽车,医疗保健,智能城市,制造业,机器人,金融科技等。这次获奖的三个公司中,Subtle Medical 属于医疗保健,AiFi 属于企业服务,Kinema Systems 则属于自主机器。

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  本次大赛的评委包括高盛半导体投资银行业务负责人、富达投资公司的 Steve Wymer; 对冲基金公司 Coatue Management 的 Jaimin Rangwalla 等。

  值得一提的是,去年的比赛中,决赛共有 14 名入围者,据统计,在比赛之前他们的融资总额约 2,800 万美元。而在比赛的一年后,这 14 家公司已经筹集了总共约 2 亿美元。

  以下是本次获奖者的简介:

  Subtle Medical:“专治”医学检测又贵又慢

  美国加利福尼亚州帕洛阿尔托

  Subtle Medical 公司正在利用深度学习改善医学成像,从而使人们更好地这些数据进行采集、重建、处理和分析。

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  公司联合创始人、毕业于斯坦福电子工程系的宫恩浩认为,现有的磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)等医学成像技术检测时间过长,而且价格昂贵:平均一次测试需要大约 45 分钟,这一点在这几年内并没有得到真正改变,而成本大约为 2000 美元。价格之所以这么昂贵,部分原因是因为这种医学成像的检测需要耗费比较长的时间。

  而 Subtle Medical 的技术据说可以在保证 MRI 图像质量的同时将检测的速度提高两到四倍,通过人工智能技术尤其是深度学习,传统低效的成像过程将被大大改善。

  更值得一提的是,这家公司的技术避免了 PET 检查的持续时间,这将帮助降低对患者的辐射剂量,减少健康风险。

  “我们可以让它更快、更便宜、更安全、更聪明,” 宫恩浩说。

  Subtle Medical 成立于 2017 年 8 月,目前成员不到 15 人。其投资方包括 Data Collective、振基金、百度风投、清远创业和 Wisemont Capital,目前共筹集了 110 万美元。

  值得一提的是,Subtle Medical 是宫恩浩的第二个创业项目,在此之前,他创办了泼辣修图软件,其主要研究领域为统计优化算法与深度学习算法在机器视觉、医学影像(核磁共振等)中的应用。

  AIFI:我们的第一家无人商店比 Amazon Go 大 50 倍

  美国加利福尼亚州圣克拉拉

  AiFi 即将推出其首个可扩展、无需人工结账的商店解决方案,该方案将同时适用于小型便利店和大型零售店。

  AiFi 的愿景是创造未来的零售店。说到这一点,你肯定想到了来自 Amazon 的 Amazon Go。

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  事实上,AiFi 确实有在追寻 Amazon 的脚步:AiFi 希望能够让进入商店的顾客随时查看自己的购物情况而无需排队等待。但是,二者的不同是,Amazon 的无人商店技术是根据自己的需求定制的,而 AiFi 则致力于应用规模更大而且更加灵活的无人商店解决方案,这一点其实和阿里的无人商店路径比较接近。

  AiFi 的 CEO Steve Gu 说:“我们的解决方案既适用于路边的小型商店,也适用于大型公司。我们的第一家商店比 Amazon Go 大 50 倍。”

  具体而言,AiFi 通过建立模拟商店来训练其神经网络,再借助多台摄像机,AI 可以监控商店的盗窃情况,在有人将商品放入包中意图走出商店时立刻检测出来。

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  AiFi 通过建立商店模拟来工作。然后,它使用该仿真来训练其 AI 网络,以便它可以使用多台摄像机监控购物者的盗窃情况,或者在将其放入包中并退出商店时立即检查它们。Gu 表示,借助他们的技术,大型商店可以节省大概 300 万美元的劳动力成本。而且其算法已经可以识别超过 15 种不同的购物活动,跟踪 500 人,并识别超过 50,000 个商品。

  目前,该公司正在建立一个功能齐全的大概 725 平方英尺的测试商店,同时,他们也在和客户一起建立一个更大的试点商店。

  AiFi 成立于 2016 年,目前雇员不到 30 人,创始人包括谷歌和苹果工程师开发。该公司从斯坦福 StartX,即插即用,Amino Ventures,Oriza Ventures,CSC Ventures 和 AngelPlus Ventures 筹集了 400 万美元。

  Kineme system:我们知道世界上的千万种盒子

  美国加利福尼亚州门洛帕克

  这家公司致力于为物流和制造业构建基于深度学习和三维视觉的创新机器人解决方案。

  Kinema Systems 要完成的任务看起来非常简单:让机器人拾起箱子并将其放在传送带上。但是,从人类的角度看来,我们十分擅长这种直观的工作,但机器不是。

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  不过,Kinema Systems 并不生产机器人,他们的产品是一款软件应用,这款软件专为物流,制造和运输制造。这款软件通过 3D 视觉来辨别箱子的大小和形状——他们的形状种类可以达到数百万。该软件可以安装在配备了 GPU 的 PC 上,并与 Kinema 的 3D / 2D 相机集成。

  为了创建足够聪明的机器人,Kinema 不得不开发复杂的三维视觉系统和深度学习神经网络,使机器人比此前的机器人系统更加灵活,并且能够在自己的工作区域内移动而不受人类控制也能高速完成工作。在去年,Kinema Systems 还推出全球首款针对工业机器人的深度学习 3D 视觉系统。

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  图丨 Sachin Chitta, Kinema Systems CEO

  “我们可以定位盒子,并进行实时的推理,”Chitta 说,“我们了解世界上有数百万种类的盒子。”

  该公司成立于 2015 年 6 月,目前只有不到 5 人。迄今为止,它已经从 Formation 8 筹集了 180 万美元。创始人来自开发开源机器人操作系统的 Willow Garage 和硅谷研究实验室 SRI,该实验室也在 AI 和机器人技术方面做了开创性的工作。