В течение многих лет Вьяс Секар звонил Мукаю Гиришу, старому другу по студенческой жизни, чтобы обсудить потенциальные идеи стартапов и узнать мнение Гириша. Обычно они обсуждали какую-то идею и на этом заканчивали разговор. Когда в начале 2022 года Секар позвонил Гиришу с идеей, связанной с синтетическими данными, разговор не закончился, когда они повесили трубку.
Секар и его коллега из Университета Карнеги-Меллона Джулия Фанти работали над созданием синтетических данных, чтобы исправить кризис воспроизводимости или неспособность воспроизвести данные в академических кругах. Хотя Секар видел необходимость решения в академических кругах, Гириш знал, что его клиенты в то время столкнулись с той же проблемой. После переговоров с несколькими предприятиями тезис получил дальнейшее подтверждение.
«В то время казалось, что это вполне реально и есть возможность», — сказал TechCrunch генеральный директор Гириш. «Именно это заставило нас начать, и в течение следующих нескольких месяцев мы поговорили с некоторыми инвесторами, людьми, которых мы знали, и, что более важно, с предприятиями, и поняли, что это серьезная проблема, и за ней стоит посвятить, знаете ли, всю жизнь. »
Результатом стал Rockfish, стартап, который использует генеративный искусственный интеллект для создания синтетических данных для операционных рабочих процессов, чтобы помочь предприятиям разрушить свои хранилища данных. Rockfish интегрируется с поставщиками баз данных, включая, среди прочего, AWS и Azure, и помогает пользователям выбирать лучшую конфигурацию для своих данных на основе политик компании или использования данных.
Синтетические данные становятся все более горячей темой в мире искусственного интеллекта, но они уже набирали обороты, когда компания приступила к работе в июне 2022 года. Гириш сказал, что Rockfish хотела убедиться, что она создает продукт, отличающийся от ее продуктов. коллег, а также решение, которое предприятия будут использовать ежедневно, а не время от времени.
Вот почему продукт компании предназначен для постоянного приема данных и ориентирован на оперативные данные, которые включают в себя данные о таких вещах, как финансовые транзакции, кибербезопасность и цепочки поставок. Эти области постоянно производят данные для компаний, а также постоянно меняются. Гириш считает, что сосредоточение усилий на этом направлении поможет Rockfish выделиться среди других конкурентов.
По словам Гириша, сейчас компания работает с несколькими корпоративными клиентами, включая платформу потоковой аналитики Conviva, а также с правительственными ведомствами, включая армию и министерство обороны США.
Rockfish объявляет о посевном раунде на сумму 4 миллиона долларов, который возглавит Emergent Ventures с участием Foster Ventures, TEN13 и Dallas VC и других. Таким образом, общий объем финансирования компании составит около 6 миллионов долларов.
Анупам Растоги, управляющий партнер Emergent Ventures, рассказал TechCrunch, что следил за Секаром задолго до основания Rockfish. Он сказал, что компанию заставили инвестировать «команда, рынок и продукт именно в таком порядке». Кроме того, ориентация Rockfish на создание корпоративных проектов сделала ее более подходящей для Emergent, чем для некоторых других игроков в этой сфере.
«В нашей команде работают высококлассные специалисты по обработке данных, несколько докторов наук», — сказал Растоги. «Мы считаем, что это пространство очень технически сложное, и наличие такой технической мощи за столом действительно имеет решающее значение. Они проделали большую фундаментальную работу в этой области, не только в компании, но и во всей отрасли».
Хотя Rockfish надеется, что ее фокус поможет ей выделиться среди конкурентов, это не меняет того факта, что рынок синтетических данных, вероятно, станет все более переполненным. Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, обращаются к синтетическим данным, поскольку многие игроки считают, что рынок исчерпал другие данные для обучения искусственному интеллекту.
Уже существует множество стартапов, стремящихся выйти на рынок, в том числе Tonic AI, который привлек более 45 миллионов долларов венчурного финансирования; В основном AI, который привлек венчурное финансирование на сумму 31 миллион долларов; и Hazy, которая привлекла $14,5 млн, прежде чем была приобретена SAS в 2024 году, и это лишь некоторые из них.
Гириш сказал, что компания надеется расширить свой подход к синтетическим данным, включив в него другие типы моделей, такие как модели пространства состояний и математические модели, использующие переменные состояния. Компания также стремится улучшить свои комплексные функции.
«Это не значит, что вы берете случайные данные для Интернета и генерируете синтетические данные», — сказал Гириш. «Нет никакой гарантии, что все пройдет хорошо. Но если сложить все это вместе для предприятий, то это на самом деле очень актуально и реалистично. Так что это ключ к успеху, а возможность делать это на постоянной основе — вот что мы считаем полезным».
