Lola Vision Systems разрабатывает софт и чипы для запуска ИИ на устройствах

Компания Lola Vision Systems, основанная в 2024 году, ставит своей целью оптимизацию процесса интеграции искусственного интеллекта непосредственно в аппаратное обеспечение. Стартап из Вашингтона, округ Колумбия, занимается разработкой специализированного программного обеспечения и собственных полупроводниковых чипов, предназначенных для выполнения ИИ-моделей на различных устройствах.

Автоматизация запуска моделей ИИ на аппаратном обеспечении

Основатель компании Тайо Адесанья, обладающий 12-летним опытом работы с микрочипами и процессорами для ИИ, указывает на серьезную проблему в индустрии. По его словам, ручная настройка ИИ-модели для работы на конкретном оборудовании требует значительных временных затрат — около 200 часов только на подготовку к тестированию. Для решения этой задачи Lola Vision Systems создала «компиляторную цепочку инструментов» — программный слой, который автоматически преобразует код модели и пользовательские данные в инструкции, исполняемые целевым чипом.

Адесанья отмечает, что для аэрокосмической отрасли и компаний, работающих с критически важными системами, скорость настройки — лишь один из факторов. Главными приоритетами для таких клиентов являются точность и надежность, которые определяют прохождение регуляторных проверок и корректную работу устройств в полевых условиях. По словам основателя, использование предлагаемого решения позволяет запускать более точные модели с меньшим энергопотреблением.

Альтернатива существующим решениям и развитие бизнеса

Lola Vision Systems позиционирует себя как альтернативу решениям NVIDIA, в частности линейке Jetson, которые часто используются для запуска ИИ на устройствах (edge computing). Адесанья утверждает, что стандартные методы часто приводят к проблемам: модели могут работать некорректно или медленно сразу после запуска, требуя недель отладки. Кроме того, существующее оборудование нередко либо превышает бюджеты по энергопотреблению, либо не обеспечивает достаточную вычислительную мощность для средних и крупных моделей, что ведет к задержкам в распознавании объектов.

Компания уже достигла определенных успехов в коммерческом секторе. У стартапа есть один официально подписанный клиент, а еще дюжина корпоративных заказчиков выразили заинтересованность в покупке чипов Lola Vision, как только они станут доступны. Для ускорения получения выручки компания планирует лицензировать свое ПО для использования на уже существующих чипах сторонних производителей, не дожидаясь выхода собственных полупроводников. Кроме того, стартап заключил партнерское соглашение с программой развития кадров в микроэлектронике SCALE для работы с лабораториями полупроводников.

Инвестиции и участие в TechCrunch Battlefield 200

На текущий момент компания привлекла чуть более 1 миллиона долларов финансирования. Проект был включен в программу TechCrunch Battlefield 200, объединяющую 200 перспективных стартапов. Тайо Адесанья подчеркнул, что участие в мероприятии позволит наладить важные контакты с инвесторами и глубже изучить текущие рыночные тренды. Команда намерена представить свои наработки на конференции TechCrunch Disrupt в Сан-Франциско, которая пройдет с 13 по 15 октября.

История становления и путь основателя

Опыт Тайо Адесаньи берет свое начало почти 12 лет назад. На протяжении многих лет он специализировался на работе с микрочипами и ИИ-процессорами, помогая крупным производителям подбирать оптимальные аппаратные решения. Этот опыт позволил ему заблаговременно оценить траекторию развития рынка ИИ-вычислений. По словам самого предпринимателя, основание Lola Vision Systems стало своеобразной ставкой на то, в каком направлении движется мир и какие потребности рынка он наблюдал изнутри индустрии в течение долгого времени.

Технологические преимущества и проблематика

Lola Vision Systems предлагает гибкий подход: клиент может предоставить как собственный уникальный код, так и модель с открытым исходным кодом, а программное обеспечение стартапа переведет их в инструкции, исполняемые целевым чипом. Это критически важно, так как текущие рыночные решения, включая модули NVIDIA Jetson, часто требуют от команд «дней или недель» на первоначальный запуск и «еще больше недель» на последующую отладку до состояния, пригодного для реального использования. Адесанья подчеркивает, что из-за ограничений существующих платформ модели распознавания (системы идентификации объектов) часто отстают от целевых показателей или ошибочно считывают данные, что недопустимо для миссий, где на счету каждый ватт и каждый процент точности.

Ориентиры на будущее

Участие в программе TechCrunch Battlefield 200 является для основателя логичным шагом после года активной разработки продукта и привлечения первого клиента. Для Адесаньи это событие — не только способ заявить о себе более широкой аудитории, но и возможность вернуться к истокам: будучи студентом Университета Пердью, он всегда считал TechCrunch одним из своих любимых ресурсов. Сейчас основатель прямо заявляет, что рассчитывает на установление значимых контактов и надеется, что мероприятие поможет привлечь внимание инвесторов, готовых поддержать компанию финансово.