Deci è una piattaforma end-to-end che permette agli sviluppatori di intelligenza artificiale di costruire, ottimizzare e distribuire modelli di deep learning veloci su qualsiasi hardware.
La piattaforma di accelerazione del deep learning di Deci prepara automaticamente le reti neurali affinché diventino soluzioni di livello da produzione, di qualità elevata e su scala.
Fondata nel 2019 da esperti riconosciuti a livello mondiale in intelligenza artificiale, la startup ha già ricevuto diversi riconoscimenti.
È stata inserita da Gartner nella lista dei “Tech Innovators in Edge AI” ed è stata selezionata da CB Insights per l’elenco delle cento startup più innovative dell’intelligenza artificiale, nel campo dei “deep learning accelerator”.
L’approccio di Deci è quello di sfruttare l’intelligenza artificiale stessa, per costruire una migliore intelligenza artificiale, e per trasformare i modelli di deep learning in modo che siano pronti per una produzione efficace su scala.
Utilizzando la piattaforma di deep learning di Deci – afferma l’azienda –, gli sviluppatori possono potenziare i modelli di intelligenza artificiale e accelerare il runtime di deep learning fino a 10 volte.
E questo su qualsiasi hardware, tra cui i chip di intelligenza artificiale per edge e mobile, le CPU e le GPU, e per qualsiasi task legato all’edge o alla computer vision.
Forrester, ad esempio, ha scelto Deci come una delle più importanti piattaforme di computer vision all’interno del segmento degli acceleratori edge.
La computer vision (CV) è un campo dell’intelligenza artificiale che secondo Deci sta cambiando rapidamente il modo in cui operano le aziende.
Elaborando, analizzando ed estraendo automaticamente le informazioni da immagini digitali, file video o qualsiasi input visivo, la computer vision può consentire alle organizzazioni di migliorare l’efficienza, ridurre i costi e soddisfare le nuove tendenze del business e le richieste dei clienti.
La piattaforma di Deci può riprogettare qualsiasi modello di deep learning per massimizzare il throughput di inferenza e minimizzare la latenza – anche fino a prestazioni in tempo reale –, il tutto riducendo i costi e preservando la precisione.
La piattaforma di Deci è alimentata dalla tecnologia AutoNAC (Automated Neural Architecture Construction).
Nel caso della computer vision, questa tecnologia permette ai professionisti di accelerare il throughput e la latenza dell’inferenza di un fattore che va da 3x a 15x, sempre mantenendo la precisione e su qualsiasi hardware edge o cloud, assicura la startup.
Inoltre, consente di accorciare il ciclo di sviluppo da mesi a settimane con strumenti automatizzati, di massimizzare l’uso dell’hardware e tagliare i costi di computing fino all’80%.
La stessa tecnologia AutoNAC ha recentemente generato automaticamente DeciNets, una famiglia di modelli di classificazione delle immagini che presenta un ottimo compromesso tra accuratezza e latenza, superiore secondo Deci a popolari reti neurali open source come EfficientNets e MobileNets.
