אדג’יפיי גייסה 6.5 מיליון דולר כדי שהקופה בסופרמרקט תריץ מודלי ML

חברת הסטארטאפ הישראלית אדג’יפיי עסקה בכלל בתחום הראייה ממוחשבת, אבל אז התגלה הצורך במוצר חדש – והחברה עשתה פיבוט

100 מכשירי קצה של אינטל שעליהם רץ אימון לדוגמה עם הטכנולוגיה של Edgify | צילום: Edgify

הסטארטאפ הישראלי Edgify, המפתח אוטומציה של למידת מכונה במכשירי קצה, מודיע היום (ב’) על השלמת סבב גיוס Seed בסך 6.5 מיליון דולר. בסבב הגיוס השתתפו הקרנות Mangrove Capital ו-Octopus Ventures. בנוסף, סבב הגיוס כולל השקעה אסטרטגית מצד יצרנית שבבים גדולה ששמה לא נחשף.

להריץ את אלגוריתמי ה-ML בנקודת הקצה בדיוק רב

הטכנולוגיה שפיתחו ב-Edgify (אדג’יפיי, לשעבר Pixoneye) מסוגלת לבצע למידת מכונה בין מכשירים רפואיים כגון מכונות MRI, רשת של מכוניות, מכשירים ניידים, קופות ולמעשה כל דבר בעל מעבד (CPU, GPU ו-NPU). בחברה אומרים כי הטכנולוגיה שפיתחו לאחוזי דיוק גבוהים במיוחד של 99.98% באימון המודלים, וזאת כתוצאה מהעובדה שהמודלים ממשיכים ללמוד ולהשתכלל עם הדאטה שממשיכה להיאסף.

הפיתוח של Edgify מאפשר להריץ אלגוריתמי למידת מכונה, פעולה המתבצעת בד”כ בשרתים בעלי יכולות עיבוד גבוהות, במכשירי קצה כמו טלפונים חכמים, טאבלטים ומחשבים ניידים. כך מאפשרת הטכנולוגיה של החברה למידת מכונה מורכבת במכשירים הניידים שלנו מהדאטה הרבה הנוצרת ונאספת בהם, ושיתוף המידע החדש ברשת מכשירים המחוברים זה לזה.

בשיחה עם גיקטיים מספר עופרי בן פורת, מנכ”ל החברה, כי הפיתוח הראשוני החל עוד במסגרת החברה הקודמת, Pixoneye, שעסקה בתחום הראייה ממוחשבת (Computer Vision). במהלך העבודה על המוצר הקודם של החברה גילו בן פורת וצוותו מספר אתגרים כמו ההתעסקות המגיעה עם העברת כמויות גדולות של דאטה לענן, לצד עמידה בחוקי פרטיות כמו ה-GDPR והעלויות הגבוהות מאוד: “לאחר שנה של מחקר בנושא עלינו על פתרון טכנולוגי. מיד לאחר מכן הבנו שפלטפורמה לאימון מודלים בצורה מבוזרת זה מוצר הרבה יותר מעניין מהמוצר שבגללו פיתחנו את הפלטפורמה הזאת מלכתחילה, אז החלטנו להתמקד בפיתוח פלטפורמה לאימון מודלים בצורה שיתופית ומבוזרת כמוצר”, אומר בן פורת.

כל העדכונים מחכים לכם בערוץ הטלגרם של גיקטיים כל העדכונים מחכים לכם בערוץ הטלגרם של גיקטיים להצטרפות לערוץ הטלגרם שלנו לחץ כאן

לדבריו, העובדה שהמוצר של החברה הוא אגנוסטי אפשרה להם לבחור לאיזו תעשייה הם רוצים לחדור קודם עם הטכנולוגיה שפיתחו, כשהבחירה הסופית הייתה תחום הקופות בענף הקמעונאות. הבחירה בסופרמרקטים רגע לפני שהפכו לאחד מהמקומות היחידים שאליהם אנחנו יכולים לצאת התבררה כהצלחה גדולה, למרות שלא תוכננה כך.

Edgify, הוקמה עוד ב-2014 כ-Pixoneye ע”י בן פורת ונדב ישראל, כשב-2018 עשתה החברה פיבוט ושינתה את שמה. על פי החברה, הסבב האחרון נסגר מספר ימים לפני ההתפרצות העולמית – עוד בפברואר – אולם רק לאחר מכן הצטרפו המשקיעים האסטרטגיים. ההון שגוייס נועד לאפשר לחברה פריסה מלאה של הטכנולוגיה בתחום הקמעונאות ובמקביל לאפשר את המשך המחקר ללמידה שיתופית ומבוזרת בעולם הרפואי.

 

אושרי אלקסלסי

Your Friendly Neighborhood Geek. יש לכם סיפור טכנולוגי? דברו איתי: Oshry@geektime.co.il

הגב

7 תגובות על "אדג’יפיי גייסה 6.5 מיליון דולר כדי שהקופה בסופרמרקט תריץ מודלי ML"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 

* היי, אנחנו אוהבים תגובות!
תיקונים, תגובות קוטלות וכמובן תגובות מפרגנות - בכיף.
חופש הביטוי הוא ערך עליון, אבל לא נוכל להשלים עם תגובות שכוללות הסתה, הוצאת דיבה, תגובות שכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, תגובות שחורגות מהטעם הטוב ותגובות שהן בניגוד לדין. תגובות כאלו יימחקו מייד.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
שחר
Guest

זאת כמות הבאזזוורדס הכי גדולה שקראתי בכתבה מבלי לומר כלום על מה המוצר.
“אנחנו עושים לימוד מכונה”, “מבוזר”, “בענן”, “דיוק של 99.9%”.. אולי תקדישו שנייה לומר מה המוצר או מה הפתרון במקום לזרוק לנו פאואר פוינט על הראש?

אבי
Guest

הסבירו לך חבר, מה לא ברור?

הם מריצים מודל ML בסופר מרקט.
המודל לא עושה משהו מיוחד, הוא סתם רץ, ומבזבז כספי משקיעים על כתבות מהסוג הזה. זה המוצר.

אחד שלא יודע
Guest

בטוח שקראת? אם כן, אז כנראה שאתה לא ממש מכיר את הבעיות בתחום הזה.
למשל, עיבוד וידאו באמצעות פריסה של מצלמות, ולמידת מכונה של הצילומים. הבעיות הקשות במקרה כזה הן העברת הוידאו ליחידת העיבוד המרכזי, וכן שמירה על הפרטיות.
החברה הזו בנתה פתרון שמבוסס על עיבוד מבוזר בקצה, כלומר עיבוד של הוידאו במצלמות למשל, ושילוב של כל יחידות הקצה יחד ללמידה אחת משולבת. כך הם פותרים את הבעיות הקשות.
ולא, אין לי קשר לחברה הזו. אבל אני יודע לקרוא.

אבי
Guest

איפה קראת את כל זה? יש המשך מאחורי הדף?

משועמם
Guest

פיבוט מריגול אחרי משתמשים לגישה מידע הרפואי שלהם. איפה נרשמים ?

Miri Cohen
Member

לא הבנתי איך 1000 נוקים של אינטל זה מיחשוב קצה שיכול לרוץ על fk טלפון או בסופרמרקט?

יוסי
Guest

יפה שהצליחו לעשות פיבוט!
הכתבה קצת מרגישה שטחית:
חסרה לי התייחסות ל federated learning
גם לא ברור מה בעיית ה privacy בעולם ה retail… מה ככ בעייתימבלשלוח תמונות של עגבניות לשרת מרכזי

wpDiscuz

תגיות לכתבה: