AIモデル最適化のスタートアップDeciが21Mドルを調達

機械学習モデルを最適化するプラットフォームを開発しているイスラエルのテルアビブを拠点とするDeci社は、Insight Partners社がリードするシリーズAラウンドで、Square Peg社、Emerge社、Jibe Ventures社、Samsung Next社、Vintage Investment Partners社、Fort Ross Ventures社が参加し、2100万ドルを調達したことを発表しました。CEOのYonatan Geifmanによると、Deciの910万ドルのシードラウンドから1年後の今回の投資により、同社の調達資金は3,010万ドルとなり、営業、マーケティング、サービス事業の拡大による成長支援に使用されるとのことです。

AIの進歩により、あらゆる業界の企業を変革する可能性を秘めたイノベーションが生まれています。しかし、長い開発サイクルと高い演算コストは、製品化への道を阻む障害となっています。マッキンゼーの最近の調査によると、AIが導入された事業部でAI導入によるコスト削減効果を報告した回答者は、わずか44％にとどまっています。Gartner社は、現在の傾向が続くと、AIプロジェクトの80%が「錬金術」にとどまり、その才能が「組織内でスケールしない」「[データサイエンス]の魔法使い」によって運営されることになると予測しています。

Deciは、2019年にGeifman、Ran El-Yaniv、起業家のJonathan Elialの3人で共同設立されました。GeifmanとEl-Yanivは、Geifmanが博士号候補、El-Yanivが教授を務めていたテクニオン大学のコンピューターサイエンス学部で出会いました。データサイエンスの技術を活用し、レイテンシーを最小限に抑えながらスループットを最大化するようにモデルを再設計することで、ハードウェア上のAIを加速する製品を開発しました。

Geifman氏は、次のように述べています。「私は、上記の課題を解決するために、2019年にRan El-Yaniv教授とJonathan ElialとともにDeciを設立しました。深層学習の研究者とエンジニアからなる優秀なチームとともに、革新的なソリューション、つまりAIそのものを使って次世代のAIを作り上げることを開発しました。アルゴリズムファーストのアプローチにより、AIアルゴリズムの有効性を向上させ、他のハードウェアやソフトウェアの最適化技術を凌駕するモデルを提供します。Deciは、データのプリプロセスとローディング、モデルのアーキテクチャとハイパーパラメータ（モデルの予測に影響を与える変数）の自動選択を通じて、クラウド、エッジ、モバイルでのランタイムアクセラレーションを実現します。また、デプロイメント、サービング、モニタリングなどのステップを処理し、モデルを継続的に追跡して、よりコスト効率の高いサービスへの移行を推奨します。Deciのプラットフォームは、既存のディープラーニングモデルの精度を維持しつつ、大幅な性能向上を実現します。また、CPU、GPU、FPGA、特殊なASICアクセラレータなど、実行するハードウェアプラットフォームをより効果的に利用できるようにディープモデルを設計します。アクセラレータは、データに依存するアルゴリズム・ソリューションであり、プルーニングや量子化などの既知の圧縮技術と相乗効果を発揮します。実際、アクセラレータは、AIコンパイラや専用ハードウェアなど、補完的な加速ソリューションの乗数として機能します。」