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Unternehmen für unstrukturierte Daten sammelt 40 Millionen Dollar ein, um die KI-Datenverarbeitung zu transformieren

VonRanda MosesRanda Moses
2 Minuten Lesezeit
Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten

  • Unstructured Technologies hat 40 Millionen Dollar eingesammelt, um Daten für große Roboter leichter verständlich zu machen.
  • Sie wandeln unstrukturierte Daten in lesbare Daten um, damit Computer intelligenter arbeiten können.
  • Mit mehr Geld werden sie mehr Unternehmen dabei helfen, ihre intelligenten Computertechnologien einzusetzen.

Das auf unstrukturierte Daten spezialisierte Unternehmen Unstructured Technologies hat erfolgreich 40 Millionen US-Dollar eingeworben. Die jüngste Finanzierungsrunde wurde von Menlo Ventures angeführt, beteiligt war ein Konsortium namhafter Investoren, darunter IBM Ventures (die Risikokapitalsparte von Nvidia Corp.) und Databricks Ventures. Diese Finanzspritze ist die zweite große Finanzierungsrunde des Unternehmens innerhalb eines Jahres und erhöht dessen Gesamtfinanzierung auf über 65 Millionen US-Dollar.

Transformation unstrukturierter Daten

Unstructured Technologies hat sich auf die Entwicklung von Formaten spezialisiert, die unstrukturierte Daten in Formate konvertieren, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) kompatibel sind. Diese Modelle werden beispielsweise von beliebten KI-Diensten wie OpenAIs ChatGPT und Googles Gemini verwendet. Diese Fähigkeit ist in der heutigen datengetriebenen Welt von immenser Bedeutung, da Unternehmen Schwierigkeiten haben, das Potenzial unstrukturierter Daten wie Bilder, Notizen, Audio- und Videodateien zu nutzen.

Das Unternehmen ist führend bei der Bewältigung kritischer Herausforderungen wie dem Zugriff auf und der Nutzung unstrukturierter Daten. Diese Daten, die über 80 % der von Unternehmen gespeicherten Informationen ausmachen, stellen ein Hindernis für den Fortschritt der KI dar. Durch die Bereitstellung einer Lösung zur Umwandlung unstrukturierter Daten in LLM-kompatible Formate ist Unstructured Technologies bestens positioniert, um neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen zu erschließen. 

Innovative Lösungen

Unstructured Technologies bietet eine umfassende Plattform mit einer Open-Source-Python-Bibliothek, Containern und einer Cloud-basierten API. Diese API unterstützt über 20 Dateitypen für natürliche Sprache und lässt sich nahtlos in führende Cloud-Dienste wie Microsoft Azure, Amazon Web Services und Google Cloud integrieren. Das Unternehmen ermöglicht es Organisationen, die Transformation unstrukturierter Daten zu automatisieren und diese so direkt für das Training, die Optimierung und die Verbesserung von Lernmodellen (LLMs) nutzbar zu machen.

Die Open-Source-Bibliothek von Unstructured Technologies wurde über sechs Millionen Mal heruntergeladen, und der Kundenstamm umfasst mehr als 45.000 Organisationen. Ein Drittel dieser Organisationen sind Fortune-500-Unternehmen.

Die kürzlich erhaltene Finanzspritze von 40 Millionen US-Dollar ermöglicht es Unstructured Technologies, seine Entwicklungs- und Vertriebsaktivitäten zu beschleunigen. Darüber hinaus werden die Tools zur Datenvorverarbeitung für LLMs verbessert. Das Unternehmen will die wachsende Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen nutzen. Dieses Ziel lässt sich erreichen, indem es Organisationen befähigt, das volle Potenzial unstrukturierter Daten auszuschöpfen.

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Haftungsausschluss. Die bereitgestellten Informationen stellen keine Anlageberatung dar. Cryptopolitan/ übernimmt keine Haftung für Investitionen, die auf Grundlage der Informationen auf dieser Seite getätigt werden. Wirtronempfehlen dringend, vor jeder Anlageentscheidung eigene Recherchen durchzuführendent oder einen qualifizierten Fachmann zu konsultieren

Randa Moses

Randa Moses

Randa Moses ist Redakteurin und Reporterin bei Cryptopolitan und berichtet über Technologie, KI, Robotik, Kryptowährungen, Betrug und Hackerangriffe. Sie ist seit 2017 in der Krypto-Branche tätig und arbeitete zuvor bei Forward Protocol, AmaZix und Cryptosomniac. Randa hat einen Abschluss in Elektrotechnik undtronvon der Universität Bradford.

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