В мире искусственного интеллекта возникла значительная проблема обработки неструктурированных данных. Eventual представил решение под названием Daft, которое нацелено на удовлетворение растущих потребностей в этой области.
Проблемы неструктурированных данных в AI
Программа Lyft по автономным автомобилям столкнулась с трудностями в управлении обширными потоками данных, включая 3D-сканы, изображения и текстовые записи. Основатели Eventual, работая в Lyft, выявили необходимость в едином инструменте для обработки этих данных. Самми Сидху, CEO Eventual, отметил: “Мы имели дело с гениальными специалистами, но они тратили около 80% времени на инфраструктуру.” Это создало потребность в новом подходе к обработке данных.
Daft: Решение для многомодальной обработки данных
Daft — это открытый движок, обслуживающий разные типы данных, включая текст, изображения и аудио. Основная цель Daft — ресурсоэффективное управление неструктурированными данными. Сидху заявил, что Daft может изменить подход к данным, подобно тому, как SQL изменил работу с табличными данными. Внедрение Daft повысило эффективность обработки и позволило инженерам сосредоточиться на разработке приложений, а не на технической инфраструктуре.
Перспективы и будущее Eventual
Eventual собрал 20 миллионов долларов в раунде финансирования, что подтверждает уверенность инвесторов в технологии. Компания планирует расширить свои предложения, запуская продукт для бизнеса в третьем квартале 2023 года. Это даст возможность предприятиям строить продвинутые AI приложения на основе обработанных данных, улучшая скорость и эффективность их разработки.
Eventual с Daft открывает новые горизонты в обработке неструктурированных данных, что подтверждает значимость инновационных решений в быстро развивающемся мире AI.
