एयरिस लैब्स ने मिशन-रेडी इंटेलिजेंस में टर्न करने के लिए $31M सीरीज बी फंडिंग जुटाई

एआई डिफेंस टेक्नोलॉजी कंपनी एयरिस लैब्स ने $31 मिलियन सीरीज बी राउंड जुटाया है, क्योंकि सरकारें और खुफिया संगठन आधुनिक ऑपरेशनों में उत्पन्न होने वाले दृश्य डेटा की बाढ़ को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। फंडिंग राउंड का नेतृत्व पीएसजी इक्विटी ने किया, जिसमें मौजूदा निवेशकों के साथ भाग लिया, जिनमें टीएलवी पार्टनर्स, स्टेपस्टोन ग्रुप, रेडसीड वेंचर्स, और कई रणनीतिक एंजेल निवेशक शामिल हैं। कंपनी का कहना है कि उसने अब तक कुल $60 मिलियन की फंडिंग जुटाई है जो 2023 में इसकी स्थापना के बाद से है।

वाशिंगटन डीसी स्थित कंपनी एक बढ़ती चुनौती पर ध्यान केंद्रित कर रही है जो रक्षा और खुफिया वातावरण के अंदर है: बड़ी मात्रा में वीडियो और इमेजरी अब स्मार्टफोन, ड्रोन, सीसीटीवी सिस्टम, बॉडी कैमरा, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और डिजिटल फोरेंसिक टूल्स से कैप्चर की जा रही है, लेकिन अधिकांश जानकारी अभी भी खोज, विश्लेषण या वास्तविक समय में संचालित करने में मुश्किल है।

एयरिस लैब्स इस समस्या को हल करने के लिए एक वीडियो-पहले एआई प्लेटफॉर्म के माध्यम से संबोधित करने का प्रयास कर रहा है जो खंडित दृश्य फीड को संरचित बुद्धिमत्ता में परिवर्तित करता है जिसे विश्लेषक, जांचकर्ता और एआई प्रणाली खोज सकते हैं, तर्क कर सकते हैं और कार्य कर सकते हैं।

असंगठित दृश्य डेटा की बढ़ती समस्या

आधुनिक खुफिया और सुरक्षा ऑपरेशन विकेंद्रीकृत प्रणालियों में एकत्र की गई दृश्य जानकारी पर अधिक से अधिक निर्भर कर रहे हैं। हालांकि, जबकि उपलब्ध फुटेज की मात्रा में तेजी से वृद्धि हुई है, इसके प्रसंस्करण की क्षमता नहीं रखी गई है।

अनेक एजेंसियां अभी भी बड़ी मात्रा में वीडियो, छवियों और क्षेत्र फुटेज की मैनुअल समीक्षा के लिए मानव विश्लेषकों पर बहुत अधिक निर्भर हैं। उच्च दबाव वाले वातावरण में, यह संचालन बोतलनेक पैदा कर सकता है जहां महत्वपूर्ण संकेतों को बड़ी मात्रा में असंगठित डेटा के भीतर दफनाया जा सकता है।

एयरिस लैब्स का कहना है कि इसका प्लेटफॉर्म उस दृश्य जानकारी को मशीन-रीडेबल इंटेलिजेंस में परिवर्तित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वीडियो फीड को स्टोर करने के बजाय, प्रणाली यह पहचानने का प्रयास करती है कि क्या हुआ, घटनाएं कहां हुईं, क्या बदल गया, और क्या आगे मानव समीक्षा की आवश्यकता हो सकती है।

कंपनी इस उभरती श्रेणी को “यूजर-जेनरेटेड फील्ड इंटेलिजेंस” के रूप में संदर्भित करती है, जिसे पारंपरिक वीडियो विश्लेषण या ओपन-सोर्स इंटेलिजेंस प्लेटफार्मों से अलग बताती है। विचार यह है कि खंडित दृश्य स्रोतों को एक खोज योग्य संचालन परत में एकजुट करना है जो विश्लेषकों और एआई-संचालित कार्य प्रवाह दोनों का समर्थन कर सकता है।

कंपनी के अनुसार, प्लेटफॉर्म स्मार्टफोन, सोशल मीडिया, बॉडी कैमरा, ड्रोन, डिजिटल फोरेंसिक सिस्टम, फुल-मोशन वीडियो स्ट्रीम, सीसीटीवी इंफ्रास्ट्रक्चर और ग्राहक रिपॉजिटरी सहित स्रोतों से डेटा को पचा सकता है।

ऑपरेशनल वातावरण के लिए डिज़ाइन किए गए एआई सिस्टम

अन्य कई एआई कंपनियों के विपरीत जो मुख्य रूप से नियंत्रित परीक्षण वातावरण में उत्पाद विकसित करती हैं, एयरिस लैब्स का कहना है कि इसकी प्रौद्योगिकी वास्तविक ऑपरेशनल स्थितियों के तहत क्षेत्र में तैनाती के माध्यम से आकार ली गई थी।

कंपनी का कहना है कि अपनी स्थापना के महीनों के भीतर, इसका प्लेटफॉर्म पहले से ही खंडित वीडियो फीड, बड़े डेटा वॉल्यूम और समय-संवेदनशील निर्णय लेने वाले वातावरण में उपयोग किया जा रहा था।

यह तैनाती-पहले दृष्टिकोण कंपनी की स्थिति में केंद्रीय लगता है। ऑपरेशनल इंटेलिजेंस सेटिंग्स में, विश्वसनीयता और संदर्भ समझ अक्सर बेंचमार्क प्रदर्शन या संकीर्ण वस्तु-मान्यता क्षमताओं से अधिक मायने रखती है।

पारंपरिक वीडियो विश्लेषण कार्यों जैसे गति का पता लगाने या वस्तु वर्गीकरण पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करने के बजाय, एयरिस लैब्स जैसे प्लेटफॉर्म दृश्य वातावरण में सेमेंटिक समझ के लिए सक्षम प्रणाली बनाने का प्रयास कर रहे हैं। इसमें संबंधों की पहचान करना, विसंगतियां, समय के साथ परिवर्तन और बड़े पैमाने पर इमेजरी और वीडियो स्ट्रीम में संचालनात्मक रूप से प्रासंगिक संदर्भ शामिल हैं।

यह व्यापक बदलाव यह दर्शाता है कि एआई को कैसे रक्षा और सुरक्षा बुनियादी ढांचे में तैनात किया जा रहा है। जब दृश्य डेटा की मात्रा बढ़ती रहती है, तो संगठन उन प्रणालियों की तलाश कर रहे हैं जो विश्लेषकों को प्रासंगिक जानकारी को तेजी से प्राथमिकता देने में मदद कर सकती हैं न कि केवल अधिक कच्चे डेटा को इकट्ठा करने में।

रक्षा एआई निवेश तेजी से बढ़ रहा है

एयरिस लैब्स फंडिंग राउंड रक्षा-केंद्रित एआई इंफ्रास्ट्रक्चर और इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों में निवेशकों की बढ़ती रुचि के बीच आता है।

दुनिया भर में सरकारें तेजी से अपने निगरानी विश्लेषण, स्थिति जागरूकता, साइबर ऑपरेशन, स्वायत्त प्रणाली और इंटेलिजेंस कार्य प्रवाह में एआई प्रणालियों का उपयोग कर रही हैं। कई मामलों में, चुनौती अब जानकारी तक पहुंच नहीं है, बल्कि इसे पर्याप्त तेजी से प्रसंस्करण और व्याख्या करने की क्षमता है ताकि संचालनात्मक निर्णय लेने का समर्थन किया जा सके।

एयरिस लैब्स को हाल ही में ओरेकल के डिफेंस इकोसिस्टम पहल में शामिल होने के लिए चुना गया था, जो सरकार और रक्षा तैनाती के लिए एआई और क्लाउड प्रौद्योगिकियों का विकास करने वाली कंपनियों का समर्थन करता है।

कंपनी की नेतृत्व टीम में राष्ट्रीय सुरक्षा ऑपरेशन, खुफिया कार्य, उद्यम प्रौद्योगिकी तैनाती और सरकार-केंद्रित क्षेत्र कार्यों में पृष्ठभूमि वाले व्यक्तियों को शामिल किया गया है। एयरिस लैब्स का कहना है कि इन ऑपरेशनल अनुभवों ने प्लेटफॉर्म को आदर्श प्रयोगशाला स्थितियों के बजाय खंडित, अराजक और तेजी से बदलते क्षेत्र के वातावरण की वास्तविकताओं के चारों ओर आकार दिया।

आज, कंपनी वाशिंगटन डीसी क्षेत्र और तेल अवीव में लगभग 45 लोगों को नियुक्त करती है।

पारंपरिक वीडियो विश्लेषण से आगे बढ़ना

मल्टीमॉडल एआई प्रणालियों का उदय दृश्य बुद्धिमत्ता के बारे में संगठनों के विचारों को बदल रहा है। पहले की पीढ़ी के वीडियो विश्लेषण प्लेटफॉर्म अक्सर संकीर्ण पता लगाने कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते थे, जैसे कि वस्तुओं की पहचान करना या पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर अलर्ट को ट्रिगर करना।

नई प्रणालियां बड़े पैमाने पर दृश्य वातावरण में संदर्भ और संबंधों को समझने का प्रयास कर रही हैं। यह विकास विशेष रूप से खुफिया और रक्षा सेटिंग्स में महत्वपूर्ण हो रहा है, जहां विश्लेषकों को एक ही समय में कई ऑपरेशनल थिएटर में हजारों समकालिक डेटा स्ट्रीम की समीक्षा करने की आवश्यकता हो सकती है।

एयरिस लैब्स का तर्क है कि सरकारी एआई प्रणालियों की अगली पीढ़ी को शुद्ध छवि पहचान से परे भौतिक दुनिया को समझने में सक्षम होना चाहिए। कंपनी का कहना है कि इसका एआई इंफ्रास्ट्रक्चर विश्लेषकों और ऑपरेटरों को अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि को तेजी से सतह पर लाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि मानव टीमों को उच्च-स्तरीय निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

ताजा जुटाई गई पूंजी का उपयोग अमेरिकी ऑपरेशन का विस्तार करने, कंपनी के कार्यबल को बढ़ाने और सरकार और रक्षा क्षेत्रों में एआई-संचालित ऑपरेशनल प्रणालियों की मांग बढ़ने के साथ अपने इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म के विकास को तेज करने के लिए किया जाएगा।