Pozyskaliśmy drugiego inwestora. Podsumowanie roku AGICortex

Dodane: 16.02.2022

Maciej Wolski Maciej Wolski

Pozyskaliśmy drugiego inwestora. Podsumowanie roku AGICortex

Udostępnij:

Ubiegły rok był kluczowy dla naszego rozwoju. Przede wszystkim pozyskaliśmy drugiego inwestora – SpeedUp Venture Capital Group, który pozwolił nam rozwinąć skrzydła – poszerzyć zespół i rozbudować technologię nad którą pracujemy już od wielu lat. A także z uśmiechem na ustach obserwowaliśmy entuzjazm pierwszych klientów w odpowiedzi na naszą ofertę oraz osób z dosłownie całego świata, które chciały dowiedzieć się więcej na temat naszych innowacyjnych rozwiązań.
Czytasz właśnie artykuł z cyklu, w którym polskie startupy, firmy technologiczne i fundusze venture capital podsumowują 2021 rok.

Środki na rozwój

W połowie roku udało nam się sfinalizować pozyskanie funduszy niezbędnych do dalszego rozwoju. Nasza spółka stawia sobie bardzo ambitne cele – chcemy podbić globalny rynek sztucznej inteligencji dedykowanej światu rzeczywistemu i napędzać roboty, drony i inne autonomiczne maszyny, które całkowicie zrewolucjonizują świat w kolejnej dekadzie.

Tak wysoko postawiona poprzeczka może odstraszać wielu. W końcu technologiczne firmy z Polski, które nie tylko mają, ale też realizują globalne ambicje można policzyć na palcach jednej ręki. W dodatku mierzymy się z jednym z największych wyzwań współczesnego świata technologii – rozwikłaniem tajemnicy zaawansowanej inteligencji.

Mimo wszystko, wiedza i doświadczenie członków naszego zespołu, a także pomysł na biznes przekonał inwestorów ze SpeedUp Venture Capital Group oraz zaangażowanych ekspertów technologicznych, którzy pozytywnie ocenili potencjał naszej technologii.

Dzięki temu mieliśmy okazję rozpocząć proces transformacji działających prototypów w pełni funkcjonalny produkt dla zewnętrznych odbiorców – framework Machine Learning, od początku zaprojektowany z myślą o lokalnym przetwarzaniu danych na urządzeniach brzegowych. Dzięki zestawowi narzędzi dla deweloperów – inne firmy technologiczne będą mogły realizować projekty, które do tej pory albo były nieopłacalne albo wręcz niemożliwe do realizacji.

Klienci i partnerzy

Jak bardzo potrzebny jest to produkt, może świadczyć zainteresowanie z jakim spotykamy się niemal za każdym razem, gdy rozmawiamy z producentami maszyn, procesorów czy oprogramowania związanego z urządzeniami działającymi w fizycznej rzeczywistości, które z wielu przyczyn nie zawsze połączone są z serwerami w chmurze.

W 2021 roku udało nam się zainteresować tym co robimy ludzi i organizacje z całego świata – od USA, Europy po Azję i Australię. Temat zautomatyzowanej sztucznej inteligencji, zdolnej do uczenia się bez udziału lub z minimalnym udziałem człowieka – naprawdę otwiera wiele drzwi.

I choć uznaliśmy, że to zbyt wcześnie aby skorzystać z zaproszenia do wystąpienia w programie o futurystycznych technologiach w amerykańskiej telewizji (jest na to szansa w 2022 roku!), to propozycja ta ucieszyła nas równie mocno jak zaproszenie do rozmów od jednego z wiodących technologicznych funduszy Venture Capital z Nowego Jorku czy kontakt z przedstawicielami firm produkujących najbardziej wydajne i innowacyjne procesory do zastosowań Machine Learning.

W 2021 roku nawiązaliśmy pierwsze relacje biznesowe, prowadzące do sprzedaży licencji na nasze oprogramowanie. Zgodnie z naszymi przewidywaniami, firmy próbujące zastosować tradycyjne techniki uczenia maszynowego natrafiają na wiele przeszkód związanych z zapotrzebowaniem na moc obliczeniową czy duże zbiory danych treningowych, a także nieprzewidywalnością świata fizycznego. Na które odpowiedzią jest nasza energooszczędna technologia, zdolna do samodzielnego douczania się w czasie rzeczywistym, na podstawie bieżąco zbieranych danych.

Tematy tzw. uczenia nienadzorowanego (ang. unsupervised learning) oraz zautomatyzowanego Machine Learning (AutoML) w obszarze przetwarzania danych audiowizualnych nadal stanowią nie lada wyzwanie dla badaczy i ekspertów.

Dlatego też nasza silnie inspirowana neurobiologią innowacyjna technologia, która pozwala zreplikować cenne atrybuty biologicznego mózgu naprawdę ma szansę istotnie wpłynąć na świat.

Plany na 2022 rok

Ostatnie miesiące to nie tylko zainteresowanie potencjalnych klientów i partnerów, ale także inwestorów. W tym roku planujemy pozyskać kolejne fundusze na prace badawczo-rozwojowe z programów Komisji Europejskiej (EIC Accelerator) oraz na rozwój biznesu ze środków pozyskanych od prywatnych inwestorów oraz funduszy Venture Capital.

Pierwszy kwartał bieżącego roku związany jest także z optymalizacją strategii komunikacji marketingowej i procesów sprzedażowych. Korzystając z własnych doświadczeń, a także sugestii doradców i współpracujących z nami specjalistów – mamy zamiar w tym roku przedstawić się z najlepszej strony potencjalnym odbiorcom z Ameryki Północnej, Europy oraz Azji.

Planujemy także rozbudować zespół produkcyjny. Dzisiaj złożony z ekspertów z dziedzin neurobiologii, matematyki i technologii – chcemy wzbogacić m.in. o osoby które zdobyły doświadczenie w instytucjach badawczych, zajmujących się tematyką uczenia maszynowego w trybie ciągłym (life-long machine learning, continual learning) oraz przetwarzaniem obrazu (Computer Vision).

Początki naszej spółki sięgają kilku lat wstecz, gdy rozpoczęliśmy eksplorację elementów neurobiologii nadających się do przełożenia na warstwę technologiczną oraz przeprowadziliśmy dosłownie tysiące eksperymentów pozwalających ustalić właściwy kierunek działania.

Dziś po tych wszystkich doświadczeniach nie tylko wiemy dokąd zmierzamy, ale także czujemy że wszystko nabiera coraz szybszego tempa.

Bieżący rok będzie pierwszym w którym pokażemy światu jak może działać naprawdę zaawansowana sztuczna inteligencja. I będziemy realizować kolejne etapy planu materializacji prawdziwie inteligentnych maszyn, dorównujących człowiekowi.

Autor: Maciej Wolski, CEO AGICortex

icon-112px-padlock Created with Sketch.

Dołącz do naszego newslettera lub podaj swój adres, jeśli już jesteś naszym subskrybentem