ਨਵੇਂ ਫੰਡਿੰਗ ਨਾਲ AI ਡਾਟਾ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਮਿਲੇਗਾ ਬੂਸਟ!
Nomadic AI, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਫਿਜ਼ੀਕਲ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਨਕਲਾਬ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਨੇ ਹੁਣੇ-ਹੁਣੇ $8.4 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸੀਡ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਕੰਪਲੀਟ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਮੁੱਲ $50 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਡਿੰਗ TQ Ventures ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ ਹੋਈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Pear VC ਅਤੇ ਦਿੱਗਜ ਟੈਕਨਾਲੋਜਿਸਟ Jeff Dean ਵਰਗੇ ਨਾਮ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ AI ਦੀ ਦੁਨੀਆ?
ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਹੀਕਲਜ਼, ਰੋਬੋਟਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਅਥਾਹ ਵੀਡੀਓ ਡਾਟਾ, AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। Nomadic AI ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਵਿਜ਼ਨ-ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਜ਼ (Vision-Language Models) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਰੋੜਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਫੁਟੇਜ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟਰਕਚਰਡ, ਸਰਚੇਬਲ ਡਾਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ 'ਐੱਜ ਕੇਸਿਸ' (Edge Cases) ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਵਾਪਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਜੋ AI ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ (Reinforcement Learning) ਲਈ ਬੇਹੱਦ ਅਹਿਮ ਹਨ।
'ਏਜੰਟਿਕ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ' ਦੀ ਖਾਸੀਅਤ
Nomadic AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਰਵਿਸ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ 'ਏਜੰਟਿਕ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ' (Agentic Reasoning System) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। CTO Varun Krishnan ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਵੀਡੀਓ ਫੁਟੇਜ ਵਿੱਚੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡਾਟਾ ਲੱਭ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਹੀਕਲ ਨੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪੁਲਿਸ ਅਧਿਕਾਰੀ ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪੁਲ ਹੇਠਾਂ ਤੋਂ ਲੰਘਦੇ ਹੋਏ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਕੀ ਸਨ। ਇਹ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੰਪਲਾਈਂਸ, ਸੇਫਟੀ ਚੈਕਸ ਅਤੇ AI ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ Nvidia GTC ਦੇ ਪਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਸਥਾਨ ਵੀ ਜਿੱਤਿਆ ਸੀ।
ਮੁਕਾਬਲਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ
ਫਿਜ਼ੀਕਲ AI ਇਨਫ్రాਸਟ੍ਰਕਚਰ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਕਾਫੀ ਗਰਮ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ Scale AI ਅਤੇ Encord ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੀ ਸਰਗਰਮ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Nomadic AI ਦਾ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਿਡ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਛਾਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। TQ Ventures ਦੇ ਪਾਰਟਨਰ Schuster Tanger ਨੇ Nomadic AI ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਲਾਊਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਵਰਗੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀ LiDAR ਅਤੇ ਰਾਡਾਰ ਵਰਗੇ ਨਾਨ-ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੈਂਸਰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ AI ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।