La tasa de desarrollo de la IA está marcando el comienzo de una nueva ley de Moore y el desarrollo se duplica cada pocos años, según algunos expertos. Según Stanford, la tasa de duplicación es tan frecuente como cada tres meses. Independientemente de la tasa real de duplicación, el crecimiento compuesto es exponencial e impresionante. Sin embargo, este crecimiento viene con advertencias, ya que la IA aún sufre un problema crítico: diferenciar entre la realidad y la alucinación cuando se encuentra con datos. Los sistemas de conducción autónomos todavía pasan por alto a los peatones en algunos casos, mientras que los sistemas de IA conversacionales a veces fabrican completamente los hechos. La IA probabilística proporciona explicaciones probables de los datos, los medios para actualizar estas explicaciones propuestas a la luz de nueva información y estimar la calidad de estas explicaciones propuestas para comprender qué tan bien funcionan los modelos y mejorarlos.  Computación normal es una plataforma de desarrollo de aplicaciones de IA generativa que utiliza IA probabilística con un enfoque en la confiabilidad, precisión, adaptabilidad y auditabilidad. Para los casos de producción del mundo real, un simple error puede tener enormes consecuencias financieras; aún más terrible en el caso de aplicaciones en transporte o atención médica. Desarrollado por miembros de Google Brain Team, Palantir y X, Normal se enfoca en garantizar que las aplicaciones se puedan desarrollar con la certeza de que los flujos de trabajo son confiables, transparentes y, lo que es más importante, precisos.

AlleyWatch se reunió con el CEO y cofundador de Normal Computing faris sbahi para obtener más información sobre el negocio, los planes estratégicos de la empresa, la ronda de financiación recientemente anunciada y mucho, mucho más...

¿Quiénes fueron sus inversores y cuánto recaudó?

Recaudamos $8.5 millones en fondos semilla. La ronda fue respaldada por Celesta Capital, First Spark Venturesy Empresas de Micron.

Cuéntanos sobre el producto o servicio que ofrece Normal Computing.

Normal está construyendo una plataforma de desarrollo de aplicaciones de IA generativa para aplicaciones empresariales críticas. La plataforma está diseñada para crear flujos de trabajo lo suficientemente confiables para contextos del mundo real intrincados y de alto riesgo, como sintetizar recomendaciones financieras en suscripción y generar pruebas para código altamente especializado donde un solo error puede costar millones a una empresa.

¿Qué inspiró el inicio de la Computación Normal?

Entre las principales innovaciones de IA, como escalar modelos de lenguaje grandes y con GPU, a menudo queda una brecha significativa entre estas nuevas capacidades y los requisitos para los casos de uso de producción del mundo real donde la información es incompleta, ruidosa y cambia constantemente. La realidad es que las resoluciones exitosas suelen ser ricas y limitadas a las empresas tecnológicas más grandes como Alphabet y Meta. Vimos que sucedía lo mismo con las primeras resoluciones en las que fuimos pioneros como el paradigma emergente conocido como aprendizaje automático probabilístico.

Creemos que existen al menos dos tipos de riesgos si estas innovaciones no se enfatizan y comparten con el resto del ecosistema, especialmente a medida que los sistemas de IA comienzan a tocar áreas como materiales, nanotecnología, biología y medicina. O no podemos asegurarnos de que estos sistemas se utilicen indebidamente porque nadie desarrolla la tecnología lo suficientemente rápido, o dependemos por completo de las grandes empresas tecnológicas porque son las únicas que la tienen.

También descubrimos algo más relacionado con hacer que el aprendizaje automático probabilístico se escale de manera eficiente, pero aún no estamos listos para compartir detalles al respecto.

Nuestro equipo fundador proviene de Google Brain y X. Durante su tiempo en estas empresas, fueron responsables de aplicar el aprendizaje automático probabilístico a algunos de los sistemas de producción de misión crítica y de mayor escala en Alphabet. Esto condujo a ingresos de cuencas hidrográficas y una mayor calidad debido a la confiabilidad y las mejoras en la toma de decisiones en tiempo real que aportó para mejorar y desbloquear los sistemas de IA.

El equipo fundador también incluye fundadores de Tensorflow Quantum y Probability, que ahora se han asociado con gran parte del talentoso ecosistema de ML probabilístico. Esto incluye a los líderes de la organización Probability disuelta de Meta, como nuestro líder de ML, Thomas, y el exjefe de IA cuántica del Laboratorio Nacional de Los Alamos, Patrick.

El equipo fundador dejó Alphabet basado en la creencia de que podrían unir este mismo tipo de ventajas debido al aprendizaje automático probabilístico con la IA generativa.

¿En qué se diferencia la computación normal?

La IA probabilística de Normal Computing permite un control y una escala de confiabilidad, adaptabilidad y auditabilidad sin precedentes para los modelos de IA.

En respuesta a una pregunta como "¿Qué recomendaciones le daría a mi cliente que piensa ahorrar para la universidad de sus hijos?", un modelo de lenguaje extenso (LLM) típico implementado para ayudar a un asesor financiero al sintetizar a través de varios portales de datos y políticas podría compensar (alucinar) o proporcionar detalles desactualizados o impersonales que son críticamente relevantes para la toma de decisiones. Además, puede no proporcionar un razonamiento transparente que sería necesario para la auditoría. En contraste, con la IA probabilística, los modelos pueden detectar cuándo se sintetizan de manera imprecisa al generar también explicaciones probables y auditables de cómo llegaron a una conclusión, e incluso revisarse a sí mismos al hacer una consulta adicional de forma adaptativa a un almacén de datos o a un humano en el circuito.

¿A qué mercado apunta Normal Computing y qué tamaño tiene?

Normal está iniciando pilotos con compañías Fortune 500 en múltiples verticales, ahora apuntando a sectores clave como la fabricación de semiconductores, la gestión de la cadena de suministro, la banca y las agencias gubernamentales.

¿Cuál es tu modelo de negocio?

En este momento, estamos enfocados en Enterprise B2B. Estamos comprometidos a trabajar en colaboración con nuestros clientes para habilitar aplicaciones que habitualmente involucran a múltiples partes interesadas, un panorama de datos complejo y políticas de seguridad sofisticadas.

¿Cómo se está preparando para una posible desaceleración económica?

Estamos siendo cuidadosos con nuestra asignación de capital. Creemos que nuestro trabajo cumple una función tan crítica en una desaceleración como en la alternativa. Esto se debe a que los sistemas de IA confiables pueden desempeñar un papel clave en la mejora de la eficiencia operativa de las empresas al aumentar su fuerza laboral para tomar las mejores decisiones y automatizar procesos repetibles.

¿Cómo fue el proceso de financiación?

Fue muy divertido, fue como una cita rápida para finalmente encontrar a nuestro superequipo de inversores. La clave fue encontrar personas que realmente creyeran en nuestra visión a corto y largo plazo.

¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrentó al obtener capital?

Como fundadores primerizos, no sabes exactamente por dónde empezar. Al principio, se siente como un paseo aleatorio, yendo de una introducción a otra. Y entonces te das cuenta de que te estás acercando. ¡Y entonces has subido tu ronda!

¿Qué factores de su negocio llevaron a sus inversores a emitir el cheque?

Una gran visión que tiene como objetivo resolver un problema crítico para la empresa y la sociedad en general. Y un equipo que tiene la pasión, el impulso y las habilidades para lograrlo de manera reflexiva y efectiva.

¿Cuáles son los hitos que planea alcanzar en los próximos seis meses?

Hemos estado construyendo el equipo y uniendo a personas de varios caminos y caminos. Esta ha sido una parte importante de la emoción. Lo que estamos haciendo requiere unir a personas de diferentes espacios que normalmente no se cruzan, desde la academia hasta la física y la informática. Esta es una de las poderosas facetas de ser una empresa full-stack: la naturaleza interdisciplinaria del trabajo. Los expertos con un historial de habilitar ventajas estratégicas para casos de uso donde el riesgo ha sido una barrera central para la adopción de IA en las empresas Fortune 500 también han sido cruciales.

En este momento, nuestro enfoque es trabajar en estrecha colaboración con nuestros clientes para tener éxito en nuestros pilotos empresariales e iterar en nuestra plataforma central de desarrollo de aplicaciones para que realmente brinde un valor inmediato a corto plazo en algunos de los problemas más difíciles del espacio.

¿Qué consejo puede ofrecer a las empresas de Nueva York que no tengan una nueva inyección de capital en el banco?

Persígalo y manténgase fiel a su visión central. De lo contrario, para los detalles intermedios, mantenga la mente y los oídos abiertos. Con muchos problemas, una de las mejores cosas que puede hacer es ponerse en contacto con personas que han probado viajes similares antes. Algunos de nuestros asesores han cumplido una función de valor agregado masivo al compartir sus lecciones y ayudarnos a aprender a mejorar rápidamente nuestro enfoque. Esto incluye gente como suraj bramhavar en Sync Computing, zeng anteriormente líder cuántico en Goldman Sachs, Chiu chau el ex director ejecutivo de OpenTrons, y Susanne balle de Intel.

¿Hacia dónde cree que se dirige la empresa a corto plazo?

Estamos creciendo cuidadosamente, invirtiendo en iterar el MVP y ampliando nuestros compromisos.

¿Cuál es tu destino de verano favorito en la ciudad y sus alrededores?

En el verano, me gusta mucho quedarme en la ciudad la mayor parte del tiempo. Estar activo y pasar tiempo en los parques es excelente, especialmente en Prospect Park. Uno de los grandes aspectos de Nueva York es la variedad de gente que puedes conocer. En el espacio de la IA, e incluso en el espacio empresarial en general, tenemos una comunidad bastante unida. Hacemos un trabajo increíble organizando programas como hackatones, lugares de reunión en azoteas, barbacoas y cenas íntimas. Tienes la oportunidad de conocer a una gran diversidad de personas: ¡es lo que Nueva York hace mejor!

¡Me resulta más difícil quedarme en el invierno cuando cambia el clima! Me gusta andar por América Latina y otros lugares donde hablo el idioma local, como el Medio Oriente.

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• Fuente: https://www.alleywatch.com/2023/06/normal-computing-probabilistic-ai-machine-learning-generative-enterprise-faris-sbahi/