Top 25 startup ứng dụng machine learning năm 2019 – Phần 1

274

Trong những năm gần đây, tầm quan trọng của công nghệ học máy ngày càng được khẳng định. Vốn có thế mạnh về sự tinh gọn và nhanh chóng khi ra quyết định, các startup đã tận dụng công nghệ này để tạo ra đột phá đổi mới sáng tạo. Bài viết tổng hợp 25 startup ứng dụng công nghệ học máy, được bình chọn bởi tạp chí uy tín Forbes.

Trước khi tìm hiểu các startup, chúng ta cùng điểm qua các thông số về startup & học máy:

  • Có 8.705 công ty khởi nghiệp và công ty được liệt kê trong Crunchbase (trang sở hữu cơ sở dữ liệu các startup trên thế giới) đang dựa vào học máy cho các ứng dụng, sản phẩm và dịch vụ chính và phụ trợ.
  • 83% các công ty khởi nghiệp ứng dụng học máy (Trên Crunchbase) chỉ có ba vòng gọi vốn hoặc ít hơn, với các vòng hạt giống, thiên thần và giai đoạn đầu là phổ biến nhất.
  • Các công ty liên quan đến Trí tuệ nhân tạo đã gọi vốn được 9,3 tỷ đô la trong năm 2018, tăng 72% so với năm 2017, theo Báo cáo MoneyTree của PwC/CB, quý 4 năm 2018.
  • Các thương vụ trí tuệ nhân tạo tăng trong Q1, 2019 lên 116 thương vụ, tăng từ 104 giao dịch trong quý 4/ 2018 theo Báo cáo MoneyTree mới nhất của PwC/CB Insights quý 1 năm 2019.
  • Bằng sáng chế marketing dựa trên AI là danh mục đang phát triển nhanh trên toàn cầu, đạt tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 29,3% trong giai đoạn 2010-2018, theo báo cáo của EESight.

Các công ty khởi nghiệp ứng dụng học máy đang giải quyết nhiều thách thức lớn, từ việc các nhân hóa trang việc làm, giúp nguyến nghị vị trí phù hợp với ứng viên dựa trên năng lực như eightfold.ai làm; cho tới việc nhân rộng quy mô thông qua các thuật toán học máy của DataRobots. AI nói chung và học máy nói riêng có tiềm năng tạo ra thêm 2,6 nghìn tỉ USD giá trị trong năm 2020 trong ngạch marketing & sales, lên tới 2 nghìn tỉ USD trong ngành sản xuất và lên kế hoạch chuỗi cung ứng, theo according to the McKinsey Global Institute.

Alation – Alation tạo ra một catalog dữ liệu ứng dụng công nghệ học máy để giúp con người tìm kiếm, hiểu và tin tưởng vào dữ liệu trong tổ chức của mình. Catalog dữ liệu của công ty có thiết kế hữu dụng và trực quan. Tới nay có hơn 100 tổ chức, bao gồm Thành phố San Diego, eBay, Munich Re, Pfizer đã ứng dụng giải pháp này của Alation. Alation được đầu tư bởi Costanoa Ventures, DCVC (Data Collective), Harmony Partners, Icon Ventures, Salesforce Ventures và Sapphire Ventures. Công ty đã gọi vốn được tổng cộng 82 triệu USD trong bốn vòng. Vòng gọi vốn gần nhất là vào 17/1/2019 (Vòng Series C).

Anodot – Tận dụng trên sức mạnh sẵn có của công nghệ học máy và thông qua việc liên tục tìm các mẫu sử dụng mô hình constraint-based trên các tập dữ liệu đa dạng, các doanh nghiệp đang ứng dụng công nghệ này trong hoạt động vận hành hàng ngày. Giống như nhiều startup sử dụng công nghệ học máy tận dụng khả năng này để học liên tục, nền tảng AI của Anodot sẽ loại bỏ điểm mù dữ liệu và lượng hóa được nguyên nhân gốc rễ trong tập dữ liệu đa dạng này. Nền tảng phân tích tự động này của Anodot tận dụng các kĩ thuật học máy hiện đại để phân tích và liên hệ mọi tham số trong mỗi doanh nghiệp, đưa ra cảnh báo và dự đoán theo thời gian thực, giúp giảm thời gian trong quá trình tìm kiếm. Anodot đã gọi vốn được 27,5 triệu USD trong 4 vòng. Vòng gần nhất là Vòng B (Series B) vào ngày 19/12 từ Redline Capital. Màn hình trên ứng dụng này là ví dụ về cách Anodot thực hiện phát hiện bất thường trong thời gian thực.

Ablacon – Ablacon đã xây dựng một hệ thống trí tuệ nhân tạo hàng đầu giúp hiểu theo định lượng định tính và điều trị chứng rung tâm nhĩ (atrial fibrillation -AF). Công nghệ của startup này tạo ra hình ảnh trong thời gian thực những gì đang diễn ra trong tim. Ablacon tính toán dòng điện, cho phép điều trị rung tâm nhĩ nhanh hơn, chính xác hơn và đáng tin cậy hơn. Ablacon đã huy động được tổng cộng 21,5 triệu USD qua 1 vòng gọi vốn. Đây là vòng Series A, gọi vốn ngày 30 tháng 4 năm 2019, đầu tử bởi Ajax Health.

Biofourmis – Một startup công nghệ trong lĩnh vực y tế trực tuyến có tốc độ tăng trưởng cao. Công ty đổi mới phương thức kiểm soát bệnh nhân ngoại trú bằng việc kết hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và kiểm soát theo thời gian thực. Nền tảng của Biofourmis có khả năng phát hiện các mô hình theo từng cá nhân, có thể dự đoán về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và tìm ra các chỉ số chính phản ánh tình trạng suy giảm sức khỏe. Nền tảng Biovitals của startup này là một trong những công cụ phân tích dữ liệu sinh lý được cá nhân hóa tinh vi nhất dựa trên sinh lý con người, đóng góp vào việc hình thành các mô hình sức khỏe cá nhân hóa. Việc này giúp các giải pháp theo dõi bệnh nhân sau cấp tính được tối ưu hóa cao và dự đoán chính xác tình trạng suy giảm sức khỏe của bệnh nhân trước khi nó xảy ra. Họ sử dụng các thiết bị được kết nối và cảm biến sinh học để thu tín hiệu sinh lý và phát hiện hiện tượng bất thường. Nền tảng giám sát liên tục sử dụng công nghệ AI này sẽ cảnh báo các chuyên gia y tế để họ can thiệp vài ngày trước khi xảy ra sự kiện khẩn cấp nào đó. Nền tảng RhythmAnalytics ™ của startup này gần đây đã nhận được sự chấp thuận của FDA trong việc giải thích tự động dựa trên AI về rối loạn nhịp tim. Công ty khởi nghiệp đã huy động được tổng cộng 41,6 triệu USD trong sáu vòng, lần gần nhất là vào ngày 21 tháng 5 năm 2019, từ MassMutual Ventures và Sequoia Capital India.

Cinnamon – Đây là một trong những công ty khởi nghiệp học máy thú vị nhất dựa trên phương pháp độc đáo khi tích hợp các kỹ thuật AI để hợp lý hóa các tác vụ thông thường trong việc tự động trích xuất dữ liệu từ các tài liệu phi cấu trúc, Cinnamon đã có những bước tiến ổn định từ năm ngoái khi có được khách hàng mới và thêm các tính năng mới. Startup này có thể đạt được độ chính xác 85% đến 100% chỉ bằng kỹ thuật AI, học máy và đang làm việc với các công ty ngân hàng và bảo hiểm.

Cinnamon đã tuyển dụng trong việc tuyển dụng hơn 50 nhà khoa học dữ liệu và có mục tiêu có 100 nhân viên vào cuối năm nay. Công ty có trụ sở tại Tokyo và Việt Nam và hiện đang mở rộng sang Hoa Kỳ. Khách hàng mới bao gồm nhà cung cấp dịch vụ tài chính và tín dụng toàn cầu, Phòng tín dụng Nhật Bản, Kansai Electric Power, Showa Denko và nhiều doanh nghiệp quy mô lớn khác trên khắp khu vực châu Á – Thái Bình Dương. Cinnamon cũng liên tục gặt hái thành công khi giành được Giải thưởng Phát triển Đổi mới Kinh doanh của Hiệp hội Sáng tạo Nhật Bản cho những gì startup này đóng góp trong lĩnh vực AI. Cinnamon đã huy động được tổng cộng 17 triệu USD trong sáu vòng gọi vốn. Vòng gọi vốn mới nhất của họ đã được huy động vào ngày 28 tháng 1 năm 2019 (vòng Series B).

Compression.ai – Một trong những lợi ích chính của học máy là khả năng phát hiện ra sự bất thường trong dữ liệu hình ảnh và dữ liệu là các con số. Compression.ai đang dựa vào học máy để cải thiện mật độ mã hóa và giải mã đạt được cho hình ảnh, trung bình tỷ lệ nén 95% của một hình ảnh thô mà không làm giảm đáng kể chất lượng của nó. Thuật toán sử dụng các mạng nơ-ron sâu để tạo ra hình ảnh đại diện, đây là công nghệ mà công ty gọi là Machine Learning Visual Extension. Phần mở rộng tạo ra một biểu diễn nén trong một định dạng tệp (file) hoàn toàn mới, có trí thông minh được nhúng trong cấu trúc file này. Compression.ai đã gọi vốn một vòng trước vòng hạt giống vào tháng 9 năm 2018 bởi Victory Square và Village Global.

CrowdStrike – Áp dụng học máy trong việc phát hiện tại điểm cuối các mối đe dọa mạng CNTT là cách CrowdStrike tạo sự khác biệt trong lĩnh vực thị trường an ninh mạng ngày càng đang phát triển nhanh chóng hiện nay. Nền tảng Falcon của ngăn chặn các vi phạm bằng cách phát hiện tất cả các loại tấn công, thậm chí xâm nhập, không phải là malware.

Startup về bảo mật này cung cấp khả năng hiển thị trong năm giây trên tất cả các hoạt động điểm cuối hiện tại và quá khứ, giúp giảm chi phí và độ phức tạp cho khách hàng. Biểu đồ các mối đe dọa của CrowdStrike sẽ cung cấp phân tích dữ liệu thời gian thực từ các sự kiện tại điểm cuối trên tại thu thập từ cộng đồng trên toàn cầu, cho phép phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công dựa trên công nghệ nhận dạng mẫu hành vi, được cấp bằng sáng chế. CrowdStrike đã huy động được tổng cộng 480 triệu USD trong sáu vòng gọi vốn. Vòng gọi vốn gần nhất là vào ngày 19 tháng 6 năm 2018, Series E, trong đó Accel, General Atlantic, IVP (Institutional Venture Partners) là những nhà đầu tư những đơn vị chính trong vòng gọi vốn này.

Dataiku – Startup này cho ra mắt nền tảng Data Science Studio giúp tổng hợp các bước quy trình cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thô thành các ứng dụng hướng dữ liệu dễ quản lý và duy trì. Workspace của Studios được thiết kế trực quan, có tính tương tác và có khả năng rút ngắn các chu trình chuẩn bị-kiểm tra-triển khai cần thiết để tạo các ứng dụng dựa trên dữ liệu. Các khách hàng công ty bao gồm Unilever, GE, FOX News Group, Palo Alto Networks, SAP/CallidusCloud và nhiều đơn vị khác sử dụng Dataiku để có được hiểu biết sâu sắc hơn từ tập dữ liệu khổng lồ của mình có được qua nhiều thập kỷ hoạt động.

Dataiku tạo ra nhiều cơ hội trong việc tác động tích cực lên mô hình doanh nghiệp cũng như các giải pháp sáng tạo, cho phép các nhóm làm việc nhanh chóng và thông minh hơn. Dataiku đã huy động được tổng cộng 146,7 triệu USD qua năm vòng gọi vốn. Vòng gọi vốn mới nhất của họ đã được huy động vào ngày 19 tháng 12 năm 2018, vòng Series C do ICONIQ Capital đầu tư chính. Một số mẫu dự án ví dụ được công bố trên website của startup này:

https://www.dataiku.com/

DataRobot – DataRobot là một nền tảng học máy cho doanh nghiệp, được thiết kế để áp dụng rộng rãi trên nhiều cấp độ kỹ năng trong một tổ chức. Nền tảng này cung cấp một cơ sở rộng lớn các thuật toán và công cụ để phát triển và triển khai các dự án học máy và AI, bao gồm các thư viện của hàng trăm thuật toán học máy mã nguồn mở. Vào tháng 4 năm 2019, khách hàng DataRobot đã xây dựng hơn 1 tỷ mô hình trên nền tảng dịch vụ web Amazon. DataRobot đã huy động được tổng cộng $224,6 triệu USD trong bảy vòng gọi vốn. Khoản vốn mới nhất của họ đã được huy động vào ngày 24 tháng 10 năm 2018, vòng Series D từ Meritech Capital Partners và Sapphire Ventures. Hình dưới đây trên một phân tích về bộ phim Disney nào sẽ đạt được thành công nhất trong doanh số.

https://www.datarobot.com/.

Eightfold.ai  – Năng lượng và nhiệt huyết của startup này giúp biến các khái niệm thành dòng lệnh lập trình và sản phẩm là điều hiếm thấy. Độ sâu của các tính năng startup này cung cấp trong mỗi lần ra sản phẩm thật sự rất ấn tượng. Eightfold trả về kết quả có thể đo lường được trên quy mô lớn thông bằng cách sử dụng AI để tối ưu việc quản lý nhân tài trong nhiều bộ phận của công ty.

Thông qua việc sử dụng công nghệ AI tiên tiến và kỹ thuật học máy, công ty được thành lập bởi các nhà khoa học AI của Google và Facebook này đang cho thấy tiềm năng đáp ứng những thách thức. Nhà sáng lập Ashutosh Garg và Varun Kacholia có hơn 6.000 nghiên cứu và hơn 80 bằng sáng chế trong lĩnh vực tìm kiếm và cá nhân hóa. Điều đáng chú ý là Eightfold.ai là nền tảng trí tuệ nhân tài dựa trên AI đầu tiên kết hợp phân tích dữ liệu công khai, kho lưu trữ dữ liệu nội bộ, hệ thống quản lý nguồn nhân lực (HRM), công cụ ATS và bảng tính (spreadsheet), từ đó tạo ra các bản thể dựa trên tiêu chí thành công cụ thể của công ty.

Mỗi bản thể, hoặc lĩnh vực quản lý nhân tài quan tâm có thể tùy chỉnh cho các truy vấn tiếp theo bằng giao diện người dùng trực quan của Eightfold. Eightfold đã huy động được tổng cộng 51,8 triệu USD qua ba vòng gọi vốn. Họ đã huy động được 28 triệu USD trong vòng Series C vào ngày 24 tháng 4 năm 2019 từ IVP. Hình sau đây là tổng quan về Nền tảng Trí tuệ Nhân tài của Eightfold:

https://eightfold.ai/

H2O.ai – H2O.ai cung cấp một nền tảng học máy nguồn mở giúp đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng thông minh dựa trên dữ liệu. Các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu đang sử dụng nền tảng H2O.ai để xây dựng, thử nghiệm và mở rộng các thuật toán là nền tảng của các ứng dụng. Các ứng dụng H2O.ai hiện đang được sử dụng để dự đoán gian lận, tỉ lệ rời bỏ của khách hàng và giải quyết nhiều vấn đề phức tạp khác mà khách hàng đang gặp phải. Các khách hàng chính của H20.ai bao gồm Cisco, PayPal và Progressive. Startup này đã huy động được tổng cộng 73,6 triệu USD trong năm vòng gọi vốn. Vòng gọi vốn gần nhất của công ty là vào ngày 30 tháng 11 năm 2017, vòng Series C do Nvidia và Wells Fargo đầu tư chính.

HEALTH[at]SCALE – Điều hấp dẫn ở startup này là cách đơn vị này phát triển các giải pháp học máy nói riêng và trí tuệ nhân tạo nói chung cho các vấn đề khó khăn nhất của chăm sóc sức khỏe, bao gồm cả việc kết nối mọi bệnh nhân với phương thức điều trị hợp lý bởi các nhà cung cấp phù hợp, tại thời điểm tốt nhất để bệnh nhân đạt được kết quả tối ưu. Startup này phát triển các sản phẩm, chẳng hạn như HEALTH[at]SCALE Interception giúp xác định các thành viên trong tập mẫu và cho phép hành động sớm để giảm rủi ro.

HEALTH[at]SCALE Steerage lại xây dựng các mạng được ưu tiên và cung cấp những thông tin sâu được điều chỉnh theo rủi ro để cải thiện mạng theo thời gian; HEALTH[at]SCALE Treatment đưa ra các dự đoán cá nhân hóa về lợi ích, tác hại và sự tuân thủ của các thành viên trong các lựa chọn điều trị và hướng dẫn sử dụng hiệu quả các phương pháp điều trị để cải thiện kết quả của thành viên. Startup này bắt đầu hoạt động vào tháng 6 năm 2015, với trụ sở chính tại Cupertino ở California. HEALTH[at]SCALE đã huy động được tổng cộng 16 triệu USD  qua một vòng gọi vốn Series A được vào ngày 17 tháng 5 năm 2019, được đầu tư chính bởi Optum.

Hunters.AI  – Điểm độc đáo của startup này trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng ở mảng bảo mật đó là cách tiếp cận khi đưa ra các cập nhật thời gian thực về Attack Intelligence, Hunting AI và tự động hóa liên tục với dữ liệu bảo mật hiện có của doanh nghiệp. Hunters.AI tạo và trực quan hóa quá trình tấn công, giúp tổ chức nhận dạng, hiểu và phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn với các cuộc tấn công. Hunters.AI đã huy động được tổng cộng 5,4 triệu USD với 1 vòng gọi vốn. Đây là vòng hạt giống được đầu tư vào ngày vào ngày 22 tháng 5 năm 2019, với Blumberg Capital và YL Ventures là nhà đầu tư chính.

Top 25 startup ứng dụng machine learning năm 2019 – Phần 2

Lê Hoàng
Theo Forbes

Tin liên quan: