Swedish Deeptech Company Embedlは、SaaSプラットフォームであるEmbedl Hubの発売を加速するために、シリーズ前シリーズの資金調達ラウンドで550万ユーロを調達しました。
Embedlは、防衛、自動車、およびロボット工業の企業が、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）やトランスなどのAIモデルをハードウェアに直接展開するのを支援しています。そのテクノロジーは、エネルギー使用を最大83％削減し、効率的なモデルの最適化によりハードウェアコストを半分に削減できます。
Chalmers University of TechnologyのスピンオフであるEmbedlは、2022年に商業事業を開始しました。それ以来、BoschやKodiak Roboticsなどの主要なプレーヤーがAI推論効率を改善することをサポートしています。
推論コストは2024年にトレーニングコストを上回り、増加し続けています。オリジナルの機器メーカー（OEM）がより多くのAI機能を埋め込むにつれて、クラウド接続に依存しないリアルタイムの低電力推論に対する需要が増加しています。企業は、クラウドに依存せずに信頼できるAIパフォーマンスを提供するソリューションをますます必要としています。
Embedlの共同設立者兼CEOであるHans Salomonssonは次のように述べています。
世界は、AIをよりエネルギー効率が高く、速くする必要があります。 AIのアプリケーションと使用は急上昇し続けていますが、同じレベルでエネルギー消費を増やすことはできません。また、当社のソリューションは、ハードウェアのエネルギー効率を最適化しながら最高品質のデータを即座に保証するのに役立つため、ロボット工学と自動運転車を市場に速くするのにも役立ちます。新規および既存の投資家のサポートに感謝しています。
Kodiakの機械学習責任者であるShubham Shrivastavaは、AIモデルの認知コンポーネントを深く検査し、ハードウェアを念頭に置いて最適化し、個々のレイヤーをベンチマークし、ハードウェアプラットフォーム全体にシームレスに展開する能力は、作業にとって本当に変革的であると考えています。
これは、Embedlのモデル最適化SDKがAIシステムが既存のハードウェアで効率的に実行され、費用のかかるアップグレードを回避するのに役立つ防衛などのセクターで特に価値があります。深い学習モデルを剪定、量子化、圧縮するツールを提供し、サイズを縮小し、推論を高速化します。そのモジュラー設計により、開発者は特定のニーズに合わせてコンポーネントを調整し、ドメインの知識を適用できます。組み込みの視覚化ツールにより、最適化中にモデルの変更を簡単に追跡できます。
自動車業界は、手頃な価格の効率的なハードウェアで実行する必要がある、高度で安全性の高い機能の開発において先導しています。 Embedl’s Edge AIツールにより、さまざまなハードウェアプラットフォームに生成AIモデルを簡単に展開でき、企業がハードウェア費用を増やすことなく高性能を達成するのに役立ちます。
ラウンドの投資家には、Chalmers Ventures、Fairpoint Capital、Seb Greentech、Spintop Ventures、Stoafが含まれます。
Chalmers Venturesの投資ディレクターであるJonas Bergmanは、次のように述べています。
この資金は、Chalmersが優れたAIソリューションを構築するための技術的な専門知識を持っているという兆候です。 Chalmers Venturesの私たちは、提供するポートフォリオ企業を支援し続けることを誇りに思っており、そのような短い時間ですでに行った印象的な成果に加えて、Embedlから素晴らしいことを期待しています。
新しい資金により、EmbedlはSaaSプラットフォームであるEmbedl Hubの商業化と発売を加速します。
リード画像：Embedl