הסטארטאפ הישראלי דסי המפתח פלטפורמה המאפשרת בנייה, שיפור ביצועים ופריסה של מודלי למידה עמוקה על גבי חומרה הודיע אתמול (רביעי) על גיוס של 21 מיליון דולר, במסגרת גיוס סבב A ובהובלת הקרן אינסייט פרטנרס. בסבב השתתפו המשקיעים הקיימים סקוור פג ואימרג׳ ואליהם הצטרפו גם משקיעים חדשים הכוללים את סמסונג נקסט, וינטג׳ פרטנרס ופורט רוס ונצ׳רס.

לפני כשנה, הודיעה Deci על השלמת סבב גיוס Seed של 9.1 מיליון דולר וכעת סך גיוסי החברה עומדים על מעל ל-30 מיליון דולר. הכסף שגויס יאפשר ל- Deci להאיץ את פיתוח הטכנולוגיה, לתמוך בצמיחתה הגלובלית ולהכפיל את מצבת העובדים בחברה. ב-Deci צפויים לגייס בחודשים הקרובים עשרות עובדים חדשים בישראל למגוון משרות: פיתוח, בינה מלאכותית, פיתוח עסקי, שיווק, ניהול לקוחות וניהול מוצר.

״בשנה האחרונה ראינו עלייה במספר הארגונים המחפשים למסחר פתרונות המבוססים על למידה עמוקה. הצלחתם המסחרית תלויה ביכולת לפרוס מודלים באופן שתומך במטרות העסקיות ובקיצור זמני הפיתוח. לDeci- יש ניסיון בהעצמת צוותי ה- AI המובילים בעולם. הם מספקים את הכלים הדרושים כדי לבנות, לייעל ולפרוס פתרונות AI חדשניים.״ אמר יונתן גייפמן, מייסד ומנכ"ל חברת Deci "הגיוס הנוכחי בהובלת קרן ההשקעות אינסייט פרטנרס הוא אבן דרך משמעותית עבורנו ומשקף את הבעת האמון בפוטנציאל הרב שעוד לפנינו. בכוונתנו להכפיל את מאמצי ההתרחבות שלנו ולשם כך גם לגייס עובדים רבים נוספים בתקופה הקרובה.״

בעקבות ההשקעה, לוני ג׳אפי, שותף בקרן אינסייט פרטנרס, יצטרף לדירקטוריון החברה. ״Deci  נמצאת בחוד החנית של AI  ושל האצת למידה עמוקה, עם טכנולוגיה ייחודית המאפשרת ללקוחות לייעל בצורה יוצאת דופן ביצועים של מודלי למידה עמוקה על גבי כל חומרה." אמר ג׳אפי. ״אנו שמחים לקחת חלק במסע הצמיחה של Deci ומצפים לתמוך בהתרחבות המהירה של החברה.״

בחברה מספרים כי השלמת סבב גיוס A מגיע לאחר פריצת דרך של טכנולוגיית ה-"AutoNAC", שיצרה את משפחת מודלי ה- "DeciNets" - רשתות עצביות עמוקות חדשות המאפשרות הטמעה של אפליקציות מבוססות בינה מלאכותית שהן מדויקות, מהירות וחסכוניות. ""AutoNAC יצרה רשתות נוירונים עם ביצועים טובים משמעותית מרשתות הנחשבות מובילות כמו EfficientNet ו- MobileNet ועשתה זאת בעלויות חישוב נמוכות בסדרי גודל מטכנולוגיות דומות לייצור רשתות עמוקות כמו זו של גוגל שיצרה את EfficientNet.

״הסוד של "AutoNAC" היא יכולתו לבנות בעצמו רשתות עצביות מדויקות במיוחד שהמבנה הארכיטקטוני שלהן מנצל אופטימלית את התכונות של החומרה הספציפית עליה אמורים לרוץ״ אמר פרופ׳ רן אל-יניב, מייסד שותף והמדען הראשי של  Deci שהוא גם חבר סגל בפקולטה למדעי המחשב בטכניון. ""AutoNAC הוא בעצמו מודל לומד, והוא רלוונטי בכל תחום ולכל משימת למידה עמוקה, כולל כל משימות הראייה הממוחשבת ועיבוד שפה טבעית (NLP). רשתות עצביות עמוקות מטריפות את התעשייה שהבינה כי זוהי הטכנולוגיה שתניע מגוון רחב ביותר של אפליקציות. כולם מעוניינים ברשתות עצביות עוצמתיות אולם עלותן החישובית של אלו יקרה מאוד. באמצעות AutoNAC יכולה Deci להציע ללקוחותיה את המודלים המדויקים ביותר שעלויות הפעלתם קטנה במיוחד".