Airis Labs pozyskał 31 milionów dolarów w ramach serii B, aby przekształcić fragmentaryczne filmy w gotowe do misji dane wywiadowcze

Firma technologiczna obrony Airis Labs, zajmująca się sztuczną inteligencją, pozyskała 31 milionów dolarów w ramach serii B, ponieważ rządy i organizacje wywiadowcze coraz częściej mają problemy z zarządzaniem ogromną ilością danych wizualnych generowanych w ramach nowoczesnych operacji. Rundę finansowania poprowadził PSG Equity, z udziałem istniejących inwestorów, w tym TLV Partners, Stepstone Group, Redseed Ventures oraz kilku strategicznych aniołów biznesu. Firma twierdzi, że od momentu powstania w 2023 roku pozyskała już 60 milionów dolarów.

Spółka z siedzibą w Waszyngtonie zajmuje się rosnącym wyzwaniem w środowiskach obrony i wywiadu: ogromne ilości filmów i zdjęć są teraz rejestrowane przez smartfony, drony, systemy CCTV, kamery na mundurach, platformy mediów społecznościowych oraz narzędzia analityczne, a większość tych informacji pozostaje trudna do wyszukania, analizy lub operacjonalizacji w czasie rzeczywistym.

Airis Labs próbuje rozwiązać ten problem poprzez platformę wideo opartą na sztucznej inteligencji, zaprojektowaną w celu przekształcenia fragmentarycznych strumieni wizualnych w ustrukturyzowane dane wywiadowcze, które analitycy, śledczy i systemy sztucznej inteligencji mogą wyszukiwać, rozumieć i działać.

Rosnący problem niestrukturyzowanych danych wizualnych

Współczesne operacje wywiadowcze i bezpieczeństwa coraz częściej opierają się na informacjach wizualnych zebranych w systemach zdecentralizowanych. Jednakże, pomimo że ilość dostępnych nagrań wzrosła wykładniczo, zdolność do ich przetwarzania nie nadąża za tym tempem.

Wiele agencji nadal opiera się głównie na analitykach, którzy ręcznie przeglądają duże ilości filmów, zdjęć i nagrań z terenu. W środowiskach o wysokim poziomie stresu może to tworzyć operacyjne wąskie gardła, gdzie ważne sygnały są zakopane w ogromnych ilościach niestrukturyzowanych danych.

Airis Labs twierdzi, że jego platforma jest zaprojektowana w celu przekształcenia tych informacji wizualnych w dane wywiadowcze, które można odczytać maszynowo. Zamiast po prostu przechowywać strumienie wideo, system próbuje zidentyfikować informacje kontekstowe, takie jak to, co się wydarzyło, gdzie zdarzenia miały miejsce, co się zmieniło i co może wymagać dalszego przeglądu przez człowieka.

Firma określa tę nową kategorię jako „User-Generated Field Intelligence”, prezentując ją jako odrębną od tradycyjnej analityki wideo lub platform wywiadowczych open-source. Ideą jest połączenie fragmentarycznych źródeł wizualnych w wyszukiwalną warstwę operacyjną, która może wspierać zarówno analityków, jak i przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji.

Zgodnie z oświadczeniem firmy, platforma może pobierać dane ze źródeł, w tym smartfonów, mediów społecznościowych, kamer na mundurach, dronów, systemów analitycznych, strumieni wideo, infrastruktury CCTV oraz repozytoriów klientów.

Systemy sztucznej inteligencji zaprojektowane dla środowisk operacyjnych

W przeciwieństwie do wielu firm sztucznej inteligencji, które rozwijają produkty głównie w kontrolowanych środowiskach testowych, Airis Labs twierdzi, że jego technologia została ukształtowana poprzez wczesne wdrożenia w terenie w rzeczywistych warunkach operacyjnych.

Firma stwierdza, że w ciągu kilku miesięcy od powstania, jej platforma była już wykorzystywana w środowiskach z fragmentarycznymi strumieniami wideo, ogromnymi ilościami danych i podejmowaniem decyzji w czasie rzeczywistym.

Podejście oparte na wdrożeniu wydaje się kluczowe dla pozycjonowania firmy. W ustawieniach wywiadowczych, niezawodność i zrozumienie kontekstu często mają większe znaczenie niż wyniki benchmarkowe lub wąskie możliwości rozpoznawania obiektów.

Zamiast koncentrować się wyłącznie na tradycyjnych zadaniach analityki wideo, takich jak wykrywanie ruchu lub klasyfikacja obiektów, platformy takie jak Airis Labs próbują budować systemy zdolne do zrozumienia semantycznego w środowiskach wizualnych. Obejmuje to identyfikację relacji, anomalii, zmian w czasie i kontekstu operacyjnego w ramach dużych strumieni wideo i obrazów.

Ten szerszy trend odzwierciedla, jak sztuczna inteligencja jest coraz częściej wdrażana w infrastrukturze obrony i bezpieczeństwa. W miarę jak ilości danych wizualnych nadal rosną, organizacje szukają systemów, które mogą pomóc analitykom priorytetowo traktować istotne informacje szybciej, zamiast po prostu gromadzić więcej surowych danych.

Inwestycje w sztuczną inteligencję obronną nadal przyspieszają

Runda finansowania Airis Labs ma miejsce w czasie, gdy inwestorzy coraz bardziej interesują się infrastrukturą sztucznej inteligencji i technologiami wywiadowczymi dla obrony.

Rządy na całym świecie szybko zwiększają swoje wykorzystanie systemów sztucznej inteligencji w analizie nadzoru, świadomości sytuacyjnej, operacjach cybernetycznych, systemach autonomicznych i przepływach wywiadowczych. W wielu przypadkach wyzwaniem nie jest już dostęp do informacji, ale zdolność do ich przetwarzania i interpretacji wystarczająco szybko, aby wspierać podejmowanie decyzji operacyjnych.

Airis Labs został również niedawno wybrany do inicjatywy Oracle’s Defense Ecosystem (ORCL ), która wspiera firmy rozwijające sztuczną inteligencję i technologie chmurowe dla wdrożeń rządowych i obronnych.

Zespół kierowniczy Airis Labs składa się z osób o doświadczeniu w operacjach bezpieczeństwa narodowego, pracy wywiadowczej, wdrożeniach technologii korporacyjnych oraz operacjach terenowych ukierunkowanych na rząd. Airis Labs twierdzi, że te doświadczenia operacyjne pomogły ukształtować platformę wokół realiów fragmentarycznych, chaotycznych i dynamicznych środowisk terenowych, a nie idealizowanych warunków laboratoryjnych.

Dziś firma zatrudnia około 45 osób w operacjach w Waszyngtonie i Tel Awiwie.

Przekraczanie granic tradycyjnej analityki wideo

Wzrost systemów sztucznej inteligencji multimodalnych zmienia sposób myślenia organizacji o danych wywiadowczych. Wcześniejsze generacje platform analityki wideo często koncentrowały się na wąskich zadaniach wykrywania, takich jak identyfikacja obiektów lub wyzwalanie alertów na podstawie predefiniowanych reguł.

Nowocześniejsze systemy coraz częściej próbują zrozumieć kontekst i relacje w dużych środowiskach wizualnych. Ewolucja ta staje się szczególnie ważna w środowiskach wywiadowczych i obronnych, gdzie analitycy mogą musieć przeglądać tysiące jednoczesnych strumieni danych w wielu teatrach operacyjnych.

Airis Labs twierdzi, że następna generacja systemów rządowych musi być w stanie zrozumieć świat fizyczny w sposób, który wykracza poza proste rozpoznawanie obrazów. Firma twierdzi, że jej infrastruktura sztucznej inteligencji ma na celu pomóc analitykom i operatorom w szybszym ujawnianiu istotnych informacji, jednocześnie pozwalając zespołom ludzkim na koncentrowanie się na wyższym poziomie osądu i podejmowaniu decyzji.

Środki pozyskane z nowej rundy finansowania zostaną wykorzystane do rozwinięcia operacji w Stanach Zjednoczonych, zwiększenia zatrudnienia oraz przyspieszenia rozwoju platformy wywiadowczej, gdy popyt na systemy operacyjne napędzane sztuczną inteligencją nadal rośnie w sektorach rządowych i obronnych.