Los sistemas de inteligencia artificial (IA) de “caja negra” están diseñados para automatizar la toma de decisiones. Estos mapean las características de un usuario en una clase que predice rasgos de comportamiento individuales como riesgo crediticio y estado de salud.  Para ayudar a inculcar la confianza del usuario hacia la IA, Diveplane dice que sus productos están diseñados en torno a tres principios: predecir, explicar y mostrar.

Diveplane ha logrado un crecimiento gigante en el mercado de software de IA

Vía Unsplash

Diveplane, tiene sede en Raleigh, Carolina del Norte, y anunció hoy que ha recaudado $25 millones en fondos de serie A. ¿Y para qué? Para reforzar su posición en el mercado de software de IA e invertir más en sus soluciones de IA explicables que brindan privacidad de datos y toma de decisiones justa y transparente.

Gartner estima que el mercado de software de IA alcanzará los $62 mil millones en 2022 y continuará creciendo a una tasa de más del 30% hasta 2027. Diveplane afirma que está posicionado para capitalizar las oportunidades del mercado gracias a su soporte de múltiples casos de uso del mundo real: predicción, detección de anomalías, anonimización y creación de datos sintéticos.

Diveplane: de los juegos a la IA explicable 

La compañía está dirigida por Mike Capps, ex presidente de Epic Games, y los cofundadores de Hazardous Software, Chris Hazard y Mike Resnick.

De hecho, la tecnología de inteligencia artificial de Diveplane surgió de Hazardous Software, que Hazard y Resnick fundaron en 2007.

El juego llamó mucha atención e incluso a lugares que ellos no esperaban: el ejército de los EE. UU. Tuvieron que volver a la sala de dibujo y reconfigurar la tecnología con fines militares, pero lograron crear un software de inteligencia artificial para apoyar las decisiones, visualizar y simular problemas de estrategia difíciles.

Con el tiempo, dejaron a un lado Hazardous Software y establecieron Diveplane para desarrollar un sistema de IA explicable que podría admitir múltiples casos de uso de predicción, detección de anomalías, anonimización y la creación de datos sintéticos. Y ya el resto es historia. 

Tal y como dijo Hazard: “Hoy, ofrecemos aprendizaje automático práctico, ético y eficiente. Y solo necesitarás un modelo para hacer todo”.

Aquí todo es explicable, auditable y editable

En el corazón de Diveplane se encuentra Reactor. Esta es una tecnología de aprendizaje automático basada en la nube que crea modelos de toma de decisiones de IA basados ​​en observaciones de datos históricos. Ayuda a identificar anomalías en los sistemas en tiempo real. Y a su vez, crea conjuntos de datos sintéticos compartibles que reemplazan la información de identificación personal altamente confidencial y predice el futuro.

Hazard explica: “Mientras que mucha gente se enfoca en las redes neuronales o en la potenciación de gradientes, nosotros usamos algo llamado aprendizaje basado en instancias, donde sus datos son el modelo. La mejor parte es que no necesita construir 10 000 modelos para responder 10 000 preguntas, necesita construir uno”.

La compañía afirma que Reactor elimina la «caja negra» por completo al ser explicable, auditable y editable. Usando la «métrica de convicción» patentada de Diveplane, que representa qué tan sorprendido está el sistema por los nuevos datos. Reactor ayuda a los usuarios a comprender claramente cómo llegó a una determinada decisión y exactamente qué datos informaron esa elección. De esta manera, las organizaciones pueden identificar y analizar datos potencialmente sesgados y eliminarlos de todos los análisis futuros.

Desde 2018 (año en el que se creó), Diveplane ha recaudado casi 35 millones de dólares. Ha asegurado inversiones de Shield Capital, Calibrate Ventures, L3Harris Technologies y Sigma Defense. Junto con inversionistas repletos de estrellas, incluidas las estrellas del fútbol femenino estadounidense Megan Rapinoe, Becky Sauerbrunn, Meghan Klingenberg y Mia Hamm. Philip Bilden, socio gerente de Shield Capital, se unirá a la junta directiva de Diveplane.

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