Kvarko inwestuje w Deepstributed, startup zajmujący się uczeniem maszynowym

kvarko inwestuje w deepstributed startup zajmujacy sie uczeniem maszynowym
Udostępnij:
Fundusz Kvarko wykłada 1 mln zł na rozwój zaawansowanych technologii związanych z uczeniem maszynowym (ML) i chmurami obliczeniowymi (cloud computing). Deepstributed to nowa spółka w portfelu funduszu, tworzy platformę do przeprowadzania eksperymentów ML, wykorzystującą rozproszone zasoby obliczeniowe i karty graficzne użytkowników.

Kvarko, wrocławski fundusz wspierający innowacyjne startupy naukowe i technologiczne, zainwestował 1 mln zł w spółkę Deepstributed (obejmując 15 proc. / 25 udziałów). Zespół specjalistów i praktyków tworzy platformę dla inżynierów uczenia maszynowego (Machine Learning Engineers), wykorzystującą rozproszone zasoby obliczeniowe. Opracowywane rozwiązanie usprawni realizację projektów opartych na sztucznej inteligencji (AI), w szczególności machine i deep-learningowych, ale także innych typów projektów wymagających przetwarzania ogromnych ilości danych (Big Data) np. z obszarów CAD czy też drug discovery.

W przeciwieństwie do innych rozwiązań cloud computing, platforma Deepstributed to prawdziwa chmura hybrydowa (ang. hybrid cloud) dedykowana projektom wykorzystującym AI, łącząca zalety korzystania z chmur publicznych i prywatnych oraz własnych lokalnych i rozproszonych zasobów obliczeniowych.

 - Wydajne działanie systemów informatycznych w branżach wykorzystujących AI i Big Data uzależnione jest od sprawnie działających algorytmów analizujących i przetwarzających dane, często w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Dotychczasowe rozwiązania często wymagają korzystania z centrów obliczeniowych i superkomputerów najnowszych generacji, a także kupna bądź najmu drogich farm serwerów, przez co są kosztowne i czasochłonne. Platforma Deepstributed, zintegrowana z większością chmur dostępnych na rynku, zmienia pewne paradygmaty w dziedzinie uczenia maszynowego, ułatwiając i upowszechniając dostęp do tej technologii. Umożliwi to rozszerzenie spektrum jej zastosowania i w efekcie przyspieszy rozwój w wielu branżach wyjaśnia dr Paweł Wielgus, prezes funduszu Kvarko.

Deepstributed, startup założony przez grupę praktyków w obszarze uczenia maszynowego i chmur obliczeniowych, ma swoje biura we Wrocławiu i nieopodal Lozanny w Szwajcarii. Spółka jest bowiem uczestnikiem tamtejszego prestiżowego akceleratora MassChallenge i jednocześnie odpowiada na zapotrzebowanie dynamicznie rosnącego światowego rynku cloud computing.

Jak wynika z szacunków PMR Market Experts, w 2019  jego wartość przekroczyła 400 mld USD. Na polskim rynku skumulowany roczny wskaźnik wzrostu w ostatnim dziesięcioleciu wyniósł ponad 31 proc. Natomiast - wg danych Artificial Intelligence News - zapotrzebowanie rynkowe na specjalistów uczenia maszynowego wzrosło o niemal 350 proc. (ich liczbę szacuje się obecnie na 50-200 tys.).

A to dopiero początek - obecnie uczenie maszynowe wykorzystuje się przede wszystkim w branży e-commerce (np. do badania trendów zakupowych), cybersecurity (np. do wykrywania niepokojących zachowań użytkowników), a także w różnego rodzaju eksperymentach naukowych. Potencjał przyszłego zastosowania mechanizmów ML jest bardzo szeroki, np. w medycynie, farmacji, przemyśle, transporcie itp.

- Popularność cloud computingu rośnie coraz szybciej. W ciągu kilku lat zdecydowana większość firm wykorzystujących ML przeniesie swoje działania do chmury. Konkurencja jest duża, liczy się więc nie tylko zaistnienie na rynku, ale również zdobycie przewagi poprzez innowacyjność rozwiązania. Dzięki inwestycji Kvarko będziemy mogli zintensyfikować prace nad rozwojem platformy – głównie metod zarządzania zasobami i kolejkowania zadań oraz implementacji zaawansowanych technik zapewniających bezpieczeństwo i poufność przesyłanych i przetwarzanych danych. To właśnie mechanizmy automatyzacji eksperymentów oraz gwarancja bezpieczeństwa danych wyróżniają nasze rozwiązanie na tle obecnie funkcjonujących - mówi dr inż. Paweł Świątek, prezes i współzałożyciel spółki, mający w swoim CV m.in. komercjalizację projektów R&D wartych ponad 100 mln zł.

Inwestycja została zrealizowana w ramach działania BRIdge Alfa, współfinansowanego przez NCBR.