Airis Labs привлекла $31 млн в рамках раунда серии B для преобразования фрагментированного видео в готовую к использованию разведданные

Компания по разработке технологий обороны Airis Labs, специализирующаяся на искусственном интеллекте, привлекла $31 млн в рамках раунда серии B, поскольку правительства и разведывательные организации все чаще сталкиваются с проблемой управления огромным потоком визуальных данных, генерируемых в современных операциях. Раунд финансирования был возглавлен компанией PSG Equity, с участием существующих инвесторов, включая TLV Partners, Stepstone Group, Redseed Ventures и нескольких стратегических бизнес-ангелов. Компания заявляет, что теперь она привлекла в общей сложности $60 млн финансирования с момента своего основания в 2023 году.

Компания, базирующаяся в Вашингтоне, фокусируется на растущей проблеме внутри сред обороны и разведки: огромные количества видео и изображений сейчас захватываются с помощью смартфонов, беспилотников, систем CCTV, камер безопасности, социальных сетей и цифровых инструментов судебной экспертизы, но большая часть этой информации остается трудной для поиска, анализа или оперативного использования в реальном времени.

Airis Labs пытается решить эту проблему с помощью видео-ориентированной платформы искусственного интеллекта, предназначенной для преобразования фрагментированных визуальных потоков в структурированную разведку, которую аналитики, следователи и системы искусственного интеллекта могут искать, рассуждать и действовать.

Растущая проблема неструктурированных визуальных данных

Современные операции разведки и безопасности все чаще полагаются на визуальную информацию, собранную в децентрализованных системах. Однако, хотя количество доступных кадров выросло экспоненциально, возможность их обработки не поспевает за этим ростом.

Многие агентства все еще сильно полагаются на человеческих аналитиков для ручного просмотра больших количеств видео, изображений и полевых кадров. В условиях высокого давления это может создать оперативные瓶颈, где важные сигналы погребены под огромными объемами неструктурированных данных.

Airis Labs утверждает, что ее платформа предназначена для преобразования визуальной информации в машинно-читаемую разведку. Вместо простого хранения видеопотоков система пытается определить контекстную информацию, такую как то, что произошло, где события произошли, что изменилось и что может потребовать дальнейшего человеческого обзора.

Компания называет эту появляющуюся категорию “Пользовательской полевой разведкой”, позиционируя ее как отличную от традиционных платформ видеоаналитики или открытых источников разведки. Идея состоит в том, чтобы объединить фрагментированные визуальные источники в поисковый оперативный слой, который может поддерживать как аналитиков, так и рабочие процессы, управляемые искусственным интеллектом.

По заявлению компании, платформа может принимать данные из источников, включая смартфоны, социальные сети, камеры безопасности, беспилотники, цифровые системы судебной экспертизы, потоки полного движения видео, инфраструктуру CCTV и хранилища клиентов.

Системы искусственного интеллекта, разработанные для оперативных сред

В отличие от многих компаний, разрабатывающих продукты в основном в контролируемых тестовых средах, Airis Labs утверждает, что ее технология была сформирована в результате ранних полевых развертываний в реальных оперативных условиях.

Компания заявляет, что уже через несколько месяцев после основания ее платформа использовалась в средах с фрагментированными видеопотоками, огромными объемами данных и оперативным принятием решений.

Такой подход,似乎, является центральным в позиционировании компании. В оперативных условиях разведки надежность и контекстное понимание часто имеют большее значение, чем показатели производительности или узкие возможности распознавания объектов.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на традиционных задачах видеоаналитики, таких как обнаружение движения или классификация объектов, платформы, подобные Airis Labs, пытаются построить системы, способные к семантическому пониманию визуальных сред. Это включает в себя определение отношений, аномалий, изменений во времени и оперативно-релевантного контекста в больших масштабных изображениях и видеопотоках.

Этот более широкий сдвиг отражает, как искусственный интеллект все чаще развертывается в инфраструктуре обороны и безопасности. По мере того, как объемы визуальных данных продолжают расти, организации ищут системы, которые могут помочь аналитикам быстрее расставлять приоритеты релевантной информации, а не просто собирать больше сырых данных.

Инвестиции в оборону искусственного интеллекта продолжают ускоряться

Раунд финансирования Airis Labs происходит на фоне растущего интереса инвесторов к инфраструктуре искусственного интеллекта, ориентированной на оборону, и технологиям разведки.

Правительства всего мира быстро расширяют использование систем искусственного интеллекта в анализе наблюдения, осведомленности о ситуации, кибероперациях, автономных системах и рабочих процессах разведки. Во многих случаях проблема заключается не в доступе к информации, а в способности ее быстро обработать и интерпретировать для поддержки оперативного принятия решений.

Airis Labs также была недавно выбрана для участия в инициативе Oracle’s (ORCL ) Defense Ecosystem, которая поддерживает компании, разрабатывающие искусственный интеллект и облачные технологии для государственных и оборонных развертываний.

Руководящая команда компании включает в себя людей с опытом в национальной безопасности, разведке, корпоративных технологических развертываниях и государственных полевых операциях. Airis Labs утверждает, что эти оперативные опыт помогли сформировать платформу вокруг реалий фрагментированных, хаотичных и быстро меняющихся полевых сред, а не идеализированных лабораторных условий.

Сегодня компания насчитывает примерно 45 сотрудников в операциях в районе Вашингтона и Тель-Авива.

Выход за рамки традиционной видеоаналитики

Рост многомодальных систем искусственного интеллекта меняет то, как организации думают о визуальной разведке. Ранние поколения платформ видеоаналитики часто фокусировались на узких задачах обнаружения, таких как определение объектов или запуск предупреждений на основе предопределенных правил.

Новые системы все чаще пытаются понять контекст и отношения в больших визуальных средах. Эта эволюция становится особенно важной в условиях разведки и обороны, где аналитикам может потребоваться просмотреть тысячи одновременных потоков данных в нескольких оперативных театрах.

Airis Labs утверждает, что следующее поколение государственных систем искусственного интеллекта должно быть способно понимать физический мир способами, выходящими за рамки простого распознавания изображений. Компания заявляет, что ее инфраструктура искусственного интеллекта предназначена для того, чтобы помочь аналитикам и операторам быстрее выявлять значимые идеи, позволяя человеческим командам сосредоточиться на более высоком уровне суждения и принятия решений.

Недавно привлеченный капитал будет использован для расширения операций в США, роста штата компании и ускорения разработки своей платформы разведки, поскольку спрос на оперативные системы, управляемые искусственным интеллектом, продолжает расти в государственном и оборонном секторах.