חברת Deepchecks, העוסקת בבדיקה וניטור של מערכות בינה מלאכותית (Artificial Intelligence), מודיעה היום על השלמת סבב גיוס seed בסך 14 מיליון דולר בהובלת Alpha Wave Ventures ובהשתתפות Hetz Ventures ו-Grove Ventures. בנוסף, מודיעה החברה על זמינות הפתרון הטכנולוגי שלה לוולידציה של בינה מלאכותית (AI). החברה תשתמש בכספי הגיוס על מנת להמשיך בפיתוח הטכנולוגיה שלה, ועתידה להתרחב בארץ ובעולם.

Deepchecks, בוגרת התוכנית של Intel Ignite, תוכנית ההאצה לסטרטאפים של אינטל, פונה לדאטה סיינטיסטים ולמהנדסי תוכנה, בתצורה של קוד פתוח. המוצר מאפשר לכל חברה למזער את התקלות והטעויות העלולות להיגרם משימוש בבינה מלאכותית, באמצעות בדיקות וניטור למודלים שבהם החברה משתמשת, מתהליך המחקר והבנייה של המערכת, עד לשימוש בה (למשל: מודלי הערכת הסיכון בעת מתן הלוואה, הערכת השווי העסקי של צרכן עבור חברת e-commerce, תמצות אוטומטי של טקסטים מתוך רשומות רפואיות וכו'). החברה הוקמה בסוף 2019 על ידי פיליפ טנור, מנכ״ל החברה, ושיר חורב, CTO, שניהם בוגרי תוכנית "תלפיות". לחברה משרדים בישראל ובארה״ב.

תחום הבינה המלאכותית (AI) כובש את העולם בסערה, ויוצר ערך משמעותי בתחומי הטכנולוגיה. השוק צפוי לגדול מ-26 מיליארד דולר בשנת 2023 ל-226 מיליארד דולר ב-2030, בשיעור גידול שנתי של 36%. למרות זאת, רק מחצית ממודלי ה-AI מגיעים לשימוש (production), ואלו שעושים זאת נכשלים בגלל עיכובי זמן או תקציב. במילים אחרות, ניתן לשפר ולשנות את חלק מהפתרונות בתחום הבינה המלאכותית.

בינה מלאכותית עוברת מפרויקטי מחקר ארוכים למשהו שארגונים מצפים לפרוס לשימוש באופן קבוע, במחזורי פיתוח דמויי תוכנה. לפיתוח תוכנה ״קלאסי״ לקח עשרות שנים לבסס תהליכים וכלים שיעזרו לקיים פרויקטים בזמן ובאיכות הנדרשת. ל-ChatGPT לקח חודשיים בלבד להגיע ל-100 מיליון משתמשים. בהשוואה אליו לבינה מלאכותית יש יותר חלקים נעים והיא בבחינת ״קופסה שחורה״, מה שהופך אותה לפחות בטוחה וצפויה.

הדרך לקדם את תחום הבינה המלאכותית היא ליישם בדיקה ותיקוף, תוך הסתמכות על לקחים שנלמדו מפיתוח תוכנה. Deepchecks מסייעת לדאטא סיינטיסטים, מפתחים ובעלי עניין נוספים ולצבור נראות וביטחון בכל צעד בדרך, מפיתוח ועד פריסה ותפעול בפועל.

״אין היגיון בפריסה וניטור של תוכנה שלא נבדקה תחילה באופן יסודי ושיטתי. עם זאת, זה מה שקורה לעיתים קרובות עם יישומי בינה מלאכותית. Deepchecks מביאה גישה חדשה ל-MLOps ומשפרת מודלים על ידי הוספת אימות לכל שלב במחזור החיים של מערכת הבינה המלאכותית״. אומר פיליפ טנור, מייסד שותף ומנכ״ל החברה. ״אנחנו שמחים להכריז על השלמת סבב הגיוס הנוכחי, שמהווה אבן דרך משמעותית מאוד עבורנו כחברה. הגיוס יסייע לנו להמשיך בעבודה המשמעותית שאנו עושים על מנת להמשיך ולפתח את התחום".

״Deepchecks מציעה פתרון קוד פתוח בתחום ה-MLOps, המאפשר למדעני נתונים, מפתחים ואף מנהלים בכירים לקבל תמונה ברורה לגבי האופן שבו יישומי הבינה המלאכותית שלהם מתנהלים, לאורך כל הדרך ממחקר ועד לפריסתם לשימוש״. אומרת שיר חורב, מייסדת שותפה ו-CTO בחברה. ״הטכנולוגיה שלנו מסייעת להנגשת שימוש בטוח בבינה מלאכותית לקהל המשתמשים שזקוקים לו, ואנחנו גאים להמשיך ולפתח את המוצר שלנו, ולהיתרם ולתרום לקהילת המשתמשים הרחבה״.

עוד ב-

יזמים בהייטק ומחפשים משקיע? כך תעשו זאת נכון

לכתבה המלאה

״לרוב QA מתבצע על ידי אנשים הנמצאים בתחילת דרכם המקצועית. עם זאת, בבינה מלאכותית, למשימה הזו נדרש לעתים קרובות האדם הבכיר ביותר, בעל השכר הגבוה ביותר בחדר. הסיבה לכך היא שבניגוד לתחומים אחרים, QA עדיין לא עבר התאמה לבינה מלאכותית, ולכן הוא עדיין אתגר מעורפל״ אומר יובל רוזיו, דירקטור ב- Alpha Wave Ventures. ״Deepchecks הוקמה על מנת לטפל בבעיה הזו, ולקדם את תחום הבינה המלאכותית ואת הארגונים שמשתמשים בה קדימה”.