El aprendizaje profundo o deep learning, un popular enfoque del aprendizaje automático que actualmente está impulsando nuevas posibilidades en campos como la visión por ordenador, está empezando a atraer inversiones importantes.
Sin embargo, al igual que en otros campos, las grandes inversiones parecen estar más en las aplicaciones que en los intentos de vender al por mayor la tecnología.

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Inversiones en forma de fusiones y adquisiciones

Alrededor del último año, gran parte de la actividad de inversión en el campo del aprendizaje profundo ha llegado a través de fusiones y adquisiciones.
Por ejemplo:

  • La adquisición de Madbits realizada por Twitter
  • O la adquisición de LookFlow por parte de Yahoo.

A excepción de DeepMind, que sigue produciendo investigación realmente interesante destinada a impulsar nuevas posibilidades para los futuros productos de Google, muchas de las ofertas han girado en torno a aplicaciones reales y funcionales de la tecnología; a menudo, en las áreas de la visión por ordenador y el reconocimiento de imágenes.

Inversiones de capital riesgo

Lo mismo se puede aplicar también al conjunto de ofertas de capital de riesgo anunciadas públicamente en relación con el aprendizaje profundo:

  • AlchemyAPI, que comenzó con una API de análisis textual y se está expandiendo hacia el campo de la visión por ordenador y de pregunta-respuesta, ha anunciado 2 millones de dólares en financiación hasta la fecha.
  • Clarafai, una nueva empresa tecnológica de visión por ordenador, ha recaudado una cantidad no desvelada de dinero de algunos inversores respetables.
  • SwiftKey, una empresa creadora de una aplicación de mensajes de texto que se puso en marcha años antes de que el aprendizaje profundo pasara a formar parte del léxico de moda, afirma utilizar estos algoritmos para ayudar a mejorar funciones como la predicción de texto y
    también ha sido respaldada por capital riesgo.
  • Vicarious, una nueva empresa tecnológica de inteligencia artificial que no está utilizando el aprendizaje profundo pero, al igual que DeepMind, está tratando de hacer grandes avances en los mismos campos generales (incluyendo la visión por ordenador), ha recaudado
    cerca de 70 millones de dólares.

Inversiones en nuevas áreas

Otra área nueva y específica que parece prometedora es la atención sanitaria:

  • La startup Butterfly Network se ha puesto en marcha recientemente con 100 millones de dólares en capital y la promesa de desarrollar un nuevo tipo de dispositivo de mano que permitirá a los médicos ver el interior de los pacientes con más facilidad y por mucho menos dinero que las anteriores tecnologías de imagen y ultrasonidos.
  • Y Enlitic, otra startup que planea utilizar los modelos del aprendizaje profundo para analizar las imágenes médicas, ha recaudado 2 millones de dólares en una ronda semilla.

 

La clave del éxito está en en aplicar los algoritmos de aprendizaje automático a aplicaciones concretas

Otros enfoques más tradicionales del aprendizaje automático se han convertido en un punto de venta muy popular en los últimos dos años, pero gran parte de las grandes historias de éxito han sido empresas que han aplicado los algoritmos de aprendizaje automático a aplicaciones
específicas
(como los sistemas de CRM, la automatización de ventas o los motores de recomendación), en lugar de software de propósito general para la construcción de modelos. Es muy probable que suceda lo mismo con el aprendizaje profundo.

Los detalles arquitectónicos de plataformas como Watson de IBM y los diversos enfoques de aprendizaje profundo no son tan importantes para los usuarios como el hecho de que funcionen.

En un mundo de desarrollo de aplicaciones cada vez más dominado por los servicios en la nube, no es tan importante que los desarrolladores sean capaces de implementar y entrenar sus propios modelos o que
cualquier empresa disponga de visión por ordenador y tenga expertos en el procesamiento del lenguaje natural entre su personal. Lo más importante es que puedan descargar una aplicación o conectarse a través de su API a un servicio capaz de manejar eso por ellos.

Fuente: gigaom.com

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