Компания Saffron Technology привлекла дополнительные инвестиции в размере $7 млн, доведя их общий объём до $13,8 млн. Основная часть средств поступила от фонда Intel Capital. Они будут использованы на открытие офиса в Кремниевой долине и развитие фирменной "естественной аналитической платформы". Это программное обеспечение интересно своей универсальностью и способностью динамически адаптироваться к любому кругу задач бизнес-аналитики без специальной настройки оператором.
Вместо того чтобы оснащать собственный дата-центр и платить десятки тысяч долларов за лицензии на узкоспециализированное программное обеспечение, многие компании внедряют универсальные системы машинного обучения или получают такие аналитические услуги на уровне сервиса.
IBM всегда вкладывала значительные суммы в когнитивные технологии, а система IBM Watson стала одним из современных символов успеха компании. По разным причинам часть активных сотрудников предпочла покинуть корпорацию и развивать отдельные направления этой сферы как собственный бизнес.
Так произошло и с бывшими сотрудниками IBM Джимом Флемингом (Jim Fleming) и Мануэлем Апарицио (Manuel Aparicio), которые в 1999 году основали в штате Северная Каролина компанию Saffron Technology.
"У них была идея создать масштабируемую технологическую платформу, работа и развитие которой будет больше похожей на мышление человека", - комментирует историю создания компании её исполнительный директор Гейл Шеппард (Gayle Sheppard) в интервью изданию VentureBeat.
Фирменная аналитическая система Natural Intelligence способна сводить воедино данные из множества разнотипных источников - от сообщений электронной почты до записей телефонных разговоров. Все потоки данных обрабатываются практически "на лету". Благодаря этому можно быстро выявить даже неявные связи между отдельными людьми, местами и событиями.
Платформа Natural Intelligence компании Saffron Technology (изображение: saffrontech.com).
Платформа сочетает в себе семантическое и статистическое представление данных. Связи устанавливаются между точками данных на уровне динамических образований и сохраняются в ассоциативной памяти. Помимо IBM Watson, её сравнивают с частичной моделью мозга, разработанной компанией Grok (ранее известной как Numenta). Она получила название HTM (иерархическая временная память) и для решения поставленных задач имитирует свойства неокортекса.
Подходы в аналитической платформе Saffron ближе к HTM, чем к Watson. Если Watson требуется преобразовать все входящие данные в соответствии с определённой моделью, то Saffron скорее сама постоянно меняется, подстраиваясь под текущие задачи. После очередной "смены курса" и накопления новых данных Saffron способна предоставлять аналитические выводы примерно через тридцать дней. Точный срок зависит от характера данных и частоты их обновления.
Аналитический сервис Saffron для Boeing (слайд презентации Dr. Paul Hofmann, Saffron Technology).
В настоящее время "естественную аналитическую платформу" применяют в самых разных отраслях, включая производственный сектор, энергетику, ВПК и здравоохранение. Решения Saffron помогают в системах принятия решений и управления рисками, а среди крупнейших клиентов указываются корпорация Boeing и фонд супругов Гейтс.
On the battlefield the challenges the military faces change very, very quickly. During the wars in Iraq and Afghanistan there was a push from the Pentagon to digitize the battlefield, including using real time analytics. Dr. Noel Greis, Director at the Center for Logistics and Digital Strategy at University of North Carolina, explains how an innovative collaboration involving Saffron was able to help Boeing manage the battlefield supply chain using real time data analytics.
Boeing has a very large, defense systems division, and works with the Department of Defense. Boeing contacted Dr Greis at the Center to see if she could help them develop some new tools that will enable them to manage the battlefield supply chain, in real time. A collaboration was put together including a company that did battlefield sensors, and the idea was to sensor up the supply chain.
The key learning from this case study is that anything which currently relies on human judgement for determining when something is needed could be supported by real time analytics, which would verify when materials, goods, and assets are actually required.
We combine two very powerful ideas, Associative Memories and Kolmogorov Complexity for Cognitive Computing in order to make meaning from huge data sets in real time. Associative Memories mimic how humans learn and think but much faster and more powerfully. Saffron Technology has implemented a most efficient Associative Memory storing graphs as matrices in a triple store. The Associative Memory functions as a universal compressor for approximating Kolmogorov Complexity K(x). The universal cognitive distance based on K(x) is used for reasoning by similarity like a super brain.
We'll show use cases from health care @Mt Sinai Hospital in NY - automatic diagnosis of echocardiograms in real time, global risk @The Bill and Melinda Gates Foundation - real time threat scoring reading incoming emails, and maintenance and repair @Boeing - predicting before a part breaks.
Speaker Bio
Paul is CTO at Saffron Technology with 20+ years experience as executive in chemical (BASF) & IT industry (SAP, VP R&D) & terrific academic background as Senior Scientist & Assistant Professor at Northwestern University, MIT, Munich & Darmstadt Institute of Technology. He is an expert in machine learning, computer simulations and graphics (Ph.D., research and teaching in Nonlinear Dynamics and Chaos Theory), authoring numerous publications and books. Paul was visiting scientist at MIT, Cambridge in 2009.
Paul joined SAP in 2001 as Director for Business Development EMEA SAP AG. Prior to joining SAP, Paul was Plant Manager at BASF's Catalysts Global Business Unit. After joining BASF 1989, Paul headed the development of object-oriented production planning and scheduling software for BASF's plants. He implemented SAP's Business Suite in BASF's Chemicals Division. Paul received his Ph.D. in Physics at the Darmstadt University of Technology, Germany, after completing his Bachelor in biotechnology and a master's degree in Chemistry from the University of Vienna.