A Groundlight diz que seu serviço “permite que qualquer desenvolvedor entenda imagens programaticamente usando instruções simples em inglês e apenas algumas linhas de código”.
A Groundlight diz que sua plataforma pode ser integrada a aplicativos como automação industrial, monitoramento de processos, análise de varejo, análise de fluxo de vídeo e robótica. Este serviço piloto já está disponível para clientes selecionados.
A plataforma inovadora da Groundlight capacita qualquer desenvolvedor, mesmo aqueles sem experiência em ciência de dados, a criar rapidamente soluções de visão robustas.
Anteriormente, os desenvolvedores precisavam reunir e rotular um conjunto de dados, treinar um modelo e, em seguida, descobrir uma solução MLOps para mantê-lo, um processo que poderia facilmente levar meses.
Em vez disso, o Groundlight permite que os desenvolvedores comecem em minutos simplesmente descrevendo sua tarefa visual em linguagem natural, que é instantaneamente transformada em um modelo específico de aplicativo. A Groundlight rastreia a confiança deste modelo e o otimiza continuamente usando feedback de monitores humanos especializados.
Leo Dirac, fundador, diz: “À medida que os modelos de IA mais poderosos ficam melhores, há a tendência de pensar que tudo o que você precisa é de um modelo de linguagem grande.
“Embora façam ótimas demonstrações, sistemas comerciais robustos precisam de julgamento humano real para lidar com casos extremos de maneira confiável. E LLMs massivos são muito lentos e caros para serem usados isoladamente para muitos aplicativos.
“A abordagem da Groundlight une perfeitamente o aprendizado profundo tradicional com modelos de base maciça, computação de borda e supervisão humana especializada em tempo real.”
A Groundlight permite que fabricantes de pequeno e médio porte ativem rapidamente soluções de ML que aumentam a produtividade. A Austere Manufacturing no estado de Washington produz fivelas de came conhecidas por seu alto desempenho e qualidade leve, destinadas a durar uma vida inteira.
Uriel Eisen, fundador da Austere Manufacturing, diz: “O controle de qualidade, a eficiência do processo e a melhoria contínua são cruciais para o nosso sucesso. Estamos entusiasmados em usar o Groundlight para inspecionar nossos produtos e monitorar nossos processos sem a sobrecarga de desenvolvimento de uma solução industrial típica.
“A API deles permite que uma câmera de US$ 10 e algumas linhas de código implementem uma solução funcional em minutos. Muito menos tempo do que gastaríamos para avaliar um produto industrial caro de visão computacional.”
O Groundlight também é aplicável a empresas com grandes áreas de varejo e armazéns. Mesmo que essas empresas tenham soluções existentes, implementar a mesma solução de ML em um novo ambiente geralmente significa começar do zero na coleta de dados e no treinamento.
O Groundlight permite que os usuários façam a pergunta com a qual realmente se importam e comecem a obter resultados imediatamente, como “O carteiro do USPS está no saguão?” ou “Existe mais de um cliente esperando na fila?” em vez de vasculhar uma lista de possíveis consultas semelhantes e percorrer os falsos alertas de um modelo genérico, como aquele que detecta uma pessoa em um ambiente.
Thomas Stubbs, ARC Labs, Slalom Consulting, diz: “Tantos projetos de ML nem saem do papel devido ao grande esforço e escasso conhecimento necessário para investigar com credibilidade a viabilidade de uma solução, muito menos implementá-la.
“Então eles exigem conhecimento operacional para mantê-los funcionando. Groundlight tem o potencial de mudar tudo isso.”
Tim Porter, diretor administrativo da Madrona, diz: “A mais nova geração de modelos de fundação é incrivelmente poderosa, mas ambos são caros para operar e não são confiáveis para muitos casos de uso.
Cada empresa possui dados exclusivos, especialmente em aplicações industriais. A abordagem da Groundlight permite que as empresas utilizem câmeras disponíveis no mercado e equipamentos baratos para construir rapidamente e operar modelos personalizados de forma confiável. Estamos entusiasmados por trabalhar com esta equipe brilhante enquanto eles constroem a empresa.”
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