AI/ML ツールへのデザインファーストのアプローチ – Startups of the Year にノミネートされた DataSeer へのインタビュー

やあ、皆さん

DataSeer, Inc. は、テキサス州ヒューストンで開催される HackerNoon の年次スタートアップ オブ ザ イヤー賞にノミネートされました。

ぜひご支援をお願いいたします。ここから私たちに投票してください:

https://hackernoon.com/startups/north-america/north-america-houston-tx-usa

私たちが投票に値する理由を理解するには、以下の私たちについて詳しく読んでください。

DataSeer の紹介

DataSeer は、2D 画像に閉じ込められた非構造化データをデジタル化し、API アクセスを使用してデジタル ツイン データベースを作成する自動視覚化ソフトウェアを提供します。

DataSeer の AI ベースのシステムは、異種の工業用 2D 図やデータシートからのシンボル、線、表、テキストの抽出を自動化し、API アクセスを備えた統合デジタル ツイン データベースを作成して、最新のプロセス情報への迅速なアクセスを提供します。

AI / ML 業界をどのように破壊 / 改善しているか

AI / ML ツールに対する当社のアプローチは、人間のユーザーを中心とした設計第一のものです。人間と機械は競争するのではなく、協力する必要があります。変化が遅いことで有名なエンジニアリング・建設業界 ( マッキンゼーのレポートを参照) で自動化のためのこのようなソフトウェア ツールを作成することは、アドテック、マーテック、電子機器など、B2C に近い他のセクターと比較して大きな技術ギャップがあるため、重要です。 B2B は、特に産業分野では無視されてきました。

群衆から目立つ

当社のソフトウェア ツールは、最終出力に向けてデータの準備、構造化、Q&A を行いながら、ユーザーがモデルの予測を修正できるため、スケーラブルです。ツールの UI/UX を使用して、エンジニアリング ユーザーはデータをすぐに使用できるようにし、システムは継続的な学習と改善のためのフィードバックを取得します。双方にとって有利です。サードパーティのラベル付け、データの海外送信、追加の手戻りの繰り返しは必要ありません。リアルタイムでその場でツールに学習を教えることができます。

ヒューストンの建物

私たちの本社はヒューストンにあります。私たちのチームの一部はヒューストンに拠点を置いています (私たちは遠隔地にあり、H タウンに現地の隠れ家があります。ここでは、私たちがチームとしてどのように連携を保つかについて紹介されているケーススタディを紹介します)。当社が最初からツールの構築を開始したのはプロセス製造業界であり、ヒューストンはエネルギー、プラスチックとリサイクル、水とバイオテクノロジー業界のお客様の本拠地または中核拠点です。

AI業界に関する私たちの予測と考え

人々の反応は二峰性で、AI に対して非常に興奮しているか、恐怖しているかのどちらかです。知識と教育は、誇大宣伝を精査し、AI が役立つ方法を特定する鍵となります。変化は訪れていますが、注意してください。データはこれらすべての一部であるため、これらの AI ツールが学習のためにデータをどこから取得しているのか、そして将来どのように学習を続けるのかを自問してください。

未来への挑戦

私たちは今年、プロセス図を超えて他の技術エンジニアリング分野への新たな市場への成長に興奮しています。ソフトウェア プラットフォームへの API の統合に興味のあるパートナーを探しています。エンジニアリング文書や図のデジタル化を超えて、これまでに観察された履歴パターンに基づく予測機能で DataSeer を強化することも検討します。乞うご期待。