Apple har snappet opp en kunstig intelligens og maskinlæring oppstart, kalt Lattice Data, for en rapportert $ 200 millioner. De har bygget en inferensmotor som gjør såkalte mørkedata om til strukturerte datasett som kan analyseres enkelt. Mørke data er data som er lagret i datanettverk som ikke kan analyseres direkte fordi de ikke er i et ordentlig format.
Oppkjøpet er verdsatt i en ballpark på 200 millioner dollar.
Avtalen kan styrke Apples AI-innsats og hjelpe programvaren til å gjøre ting som tekst og bilder om til strukturerte elementer som deretter kan analyseres på tradisjonelle måter for å oppnå innsikt. Apple har bekreftet oppkjøpet med sin standard kjeleplate-melding gitt til TechCrunch, og sier at de kjøper mindre teknologiselskaper fra tid til annen.
Apple og Lattice returnerte ikke umiddelbart en forespørsel om kommentar.
Rundt 20 ingeniører fra Lattice har nå sluttet seg til Apple. En kilde sa at Lattice hadde "snakket med andre teknologiselskaper om å forbedre AI-assistentene sine", inkludert Amazons Alexa og Samsungs Bixby.
I henhold til historien, som siterte en anonym kilde, ble avtalen avsluttet for noen uker siden.
Oppstart av Menlo Park, California, ble medstiftet i 2015 av Christopher Ré, Michael Cafarella, Raphael Hoffmann og Feng Niu som kommersialiseringen av DeepDive, et system opprettet i Stanford for å hente ut verdien fra mørke data.
Selskapets administrerende direktør er Andy Jacques, en erfaren virksomhetsleder som begynte i fjor.
"Gitter gjør mørke data til strukturerte data med menneskelig kaliber i maskin-kaliber skala," ifølge den offisielle Lattice-nettstedet. "Vi modellerer de kjente funksjonene og de ukjente som tilfeldige variabler koblet i en faktorgraf."
Lattice's DeepDive-rammeverk har blitt brukt med suksess i et mangfoldig sett med prosjekter, alt fra et DARPA-finansiert menneskehandel til geologi og paleontologi til medisinsk genetikk, farmakogenomikk og mer.
I følge nettstedet:
Datakvalitet ligger i DNA fra Lattice. Målet vårt er ikke bare å matche kvalitet på mennesker, men også å gjøre det med enestående hastighet og skala. Vi bygger systemer som vinner konkurranser og overgår ekspertlesere.
Vi skyver konvolutten kontinuerlig på maskinens læringshastighet og skala med vår blødende systemforskning. I årevis har vi bygget systemer og applikasjoner som involverer milliarder av nettsider, tusenvis av maskiner og terabyte med data.
Vi kan bare spekulere i hvordan Apple planlegger å bruke Lattices teknologi på produktene sine.
Det er sannsynligvis trygt å anta at Apple kan forbedre gjenkjenning av objekt og scener på tvers av Fotos-tjenesten og de tilhørende appene. Viktigere enn det, kan gitterteknologi brukes til å realisere iPhone 8s rykter om kameraet som forbedret virkelighetsfunksjonene, samtidig som det gir Siri muligheten til å analysere tekst og bilder i Meldinger..
En fersk patentsøknad antydet potensielle Siri-integrasjoner med iMessage-plattformen. Bortsett fra Messenger-lignende chatbot-funksjonalitet for Siri i meldinger, kunne Apples oppfinnelse la brukere, for eksempel, be Siri sende et bilde av en Volkswagen Beetle til en kontakt.
Rattverkets rammer kan også bidra til å forbedre Apples nevrale nettverk og maskinlæring.
Det er fordi i motsetning til tradisjonell maskinlæring, krever ikke gitter arbeidskrevende manuelle merknader. Ved å dra nytte av domenekunnskap og eksisterende strukturerte data for å starte oppstrapping av læring via fjernovervåking, løser Lattice dataproblemer med data.
Apples HealthKit-, ResearchKit- og CareKit-rammer kan også dra nytte av Lattice tech.
