Deutsches Startup für synthetische Daten simmetry.ai sichert sich 330.000 € zur Beseitigung dieses entscheidenden Engpasses, der die KI-Adaption behindert

Das deutsche Startup für synthetische Daten, simmetry.ai, hat sich eine Finanzierung in Höhe von 330.000 € gesichert, um die Verbreitung von künstlicher Intelligenz, insbesondere in datenintensiven Sektoren, zu beschleunigen. Diese Investition, die von der NBank im Rahmen des High-Tech Incubator (HTI) Accelerator-Programms bereitgestellt wird, wird die Entwicklung einer skalierbaren Plattform für die Generierung synthetischer Trainingsdaten unterstützen. Die Finanzierung unterstreicht einen wachsenden Fokus auf die Bewältigung kritischer Engpässe bei der KI-Entwicklung in Europa, mit dem Ziel, Innovationen zu fördern und die Abhängigkeit von teurer Datenerfassung in der realen Welt zu verringern. simmetry.ai wurde 2024 als Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) gegründet und ist spezialisiert auf die Erstellung fotorealistischer, vollständig annotierter synthetischer Daten über mehrere Sensormodalitäten hinweg. Ihre Plattform wurde entwickelt, um Computer-Vision-Modelle für anspruchsvolle Anwendungen in der Landwirtschaft, der Lebensmittelproduktion und in industriellen Umgebungen zu trainieren, wo vielfältige und umfassende Trainingsdatensätze oft rar sind. Diese Technologie zielt darauf ab, die erhebliche Hürde zu überwinden, bei der über 80 % des Entwicklungsaufwands für KI-Modelle durch Datenerfassung und -aufbereitung verbraucht werden. Die Auswirkungen der Technologie von simmetry.ai sind bedeutend für Computer-Vision-Ingenieure und KI-Entwickler, die in Bereichen wie Robotik, autonome Maschinen und Qualitätsinspektion tätig sind. Durch die Generierung synthetischer Daten, die reale Szenarien, einschließlich von Ausnahmefällen, simulieren, ermöglicht die Plattform die Erstellung robusterer und besser verallgemeinerbarer KI-Modelle. Dies könnte zu Fortschritten führen, wie z. B. Präzisionslandwirtschaft mit reduziertem Pestizideinsatz, verbesserte Lebensmittelqualitätskontrolle und effizientere industrielle Überwachung, wodurch KI für eine breitere Palette von Anwendungen wirtschaftlicher wird.