Prawdziwie inteligentne. Najlepsze startupy AI

Jakiś czas temu miałem okazję rozmawiać o sztucznej inteligencji z Piotrem Niedźwiedziem – założycielem Neptune.ai, a więc startupu rozwijającego platformę pomagającą inżynierom i całym zespołom w zarządzaniu budową modeli AI. W pewnym momencie dyskusja zeszła na zainteresowanie tą technologią funduszy VC. Z Piotrem podzieliłem się uwagą, jaką usłyszałem podczas zeszłorocznego EKG w Katowicach. Konkluzją jednego z paneli był fakt, że inwestorzy z coraz większą nieufnością patrzą na startupy, które rozwijają innowacje oparte na sztucznej inteligencji. „Kiedyś wystarczyło w opis działalności wpisać AI i pieniądze same się znajdywały. Te czasy minęły bezpowrotnie” – przekonywał jeden z panelistów. –  Może zabrzmi to trochę kontrowersyjnie, ale większość startupów nie powinno się skupiać na tym, by być AI first, lecz na tym, by rozwiązywać problemy swoich odbiorców. Firmy, które wychodzą z założenia, że wykorzystują sztuczną inteligencję czy uczenie maszynowe do „czegoś”, a dopiero potem szukają tego „czegoś” – popełniają wielki błąd. I inwestorzy zaczynają to rozumieć – powiedział mi wówczas Niedźwiedź.

Jest w tym sporo prawdy. Wiele startupów przechwala się unikalnymi algorytmami sztucznej inteligencji, ale w ilu przypadkach to rzeczywiste innowacje, a w ilu chwytliwy buzz word, którym należy pochwalić się w prezentacji dla inwestorów, bo przecież wszyscy się nim chwalą?!

Nie będę przekonywał, że sztuczna inteligencja to przyszłość, która dzieje się teraz. Że bardzo pomaga w osiągnięciu przewagi konkurencyjnej – o tym przeczytacie więcej w naszym raporcie poświęconym AI. W poniższym zestawieniu znajdziecie za to ciekawe polskie startupy, które traktują sztuczną inteligencję nie tylko jako technologię samą w sobie, ale też jako trampolinę do opracowania innowacyjnych produktów czy usług. Skupiliśmy się na spółkach raczej młodych – tym najbardziej uznanym, mogącym pochwalić się gigantycznymi rundami finansowania, musi wystarczyć obecność w naszym zestawieniu 25 najlepszych polskich startupów.

Bo że np. Nomagic wielkim startupem jest, wszyscy wiedzą. Czas poznać wschodzące gwiazdy rynku!

MIM Solutions

Z Ulą Sankowską – współzałożycielką MIM Solutions – rozmawiałem podczas tegorocznej edycji Infoshare w Gdańsku. Przedsiębiorczyni była bardzo podekscytowana, gdyż niedługo po naszym spotkaniu czekała ją wideokonferencja z przedstawicielami jednej z największych indyjskich firm zainteresowanymi inwestycją w MIM Solutions. – Obecnie szukamy funduszy. Chcemy pozyskać przede wszystkim zagranicznych inwestorów branżowych, którzy wsparliby nas nie tylko finansowo, ale też merytorycznie – zapowiadała Sankowska.

MIM Solutions to pierwszy spin-off Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego. Jego celem jest rozpowszechnienie stosowania AI w świecie rzeczywistym, dlatego startup pomaga organizacjom ustalić, jak mogą ją wykorzystać i wdrożyć do swojej działalności. Rozwiązania firmy znajdują zastosowania m.in. w medtechu, logistyce czy e-commerce. – Sukces naszych działań opiera się na trzech filarach: właściwej strategii, odpowiednich umiejętnościach i idealnie dobranym oprogramowaniu. Jesteśmy specjalistami we wszystkich trzech dziedzinach – tłumaczą przedstawiciele startupu.

Konkretne zastosowania innowacji od MIM Solutions? Od dwóch lat startup prowadzi m.in. projekty badawcze i rozwojowe w dziedzinie leczenia niepłodności, które mają na celu dostarczyć zupełnie nową jakość i nowatorskie rozwiązania na światowym poziomie. – Największym wyzwaniem, przed jakim obecnie stoimy jest globalna komercjalizacja naszych produktów. To trudne zadanie dla każdego startupu będącego na początku swojej drogi. Ale wierzę, że sprostamy! – komentuje Ula Sankowska.

Deepflare

To polski startup, który wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, by przyspieszyć rozwój szczepionek mRNA. Technologia Deepflare usprawnia prace badawczo-rozwojowe w trzech etapach. Najpierw analizuje miliony wirusów, a następnie w połączeniu z wiedzą o wirusach, immunologii i ewolucji przewiduje przyszłe mutacje. W kolejnym kroku identyfikuje sekwencje genomu, które powinny znaleźć się w szczepionce, by zapewnić jej jak największą skuteczność przed już istniejącymi i potencjalnymi wariantami wirusów.

– Pandemia COVID-19 przyniosła przełom w rozwoju medycyny. Niesamowite tempo opracowania i wprowadzenia do produkcji szczepionek mRNA sprowokowało kolejną falę innowacji i przyspieszenie rozwoju szczepionek chroniących przed innymi śmiertelnymi patogenami, jak ebola, HIV, malaria, czy zika. Z drugiej strony, to wciąż młoda technologia, proces tworzenia nowych szczepionek jest daleki od bycia efektywnym. Dzięki sztucznej inteligencji i modelom uczenia maszynowego możemy zoptymalizować i przyspieszyć prace nad szczepionkami i lekami. Możemy też znacznie zwiększyć ich skuteczność w walce z obecnymi i przyszłymi wariantami wirusów – tłumaczy Piotr Grzegorczyk, współzałożyciel i CEO Deepflare.

Startup pozyskał niedawno 7 mln zł na dalszy rozwój działalności – te środki zostaną przeznaczone nie tylko na usprawnienie technologii, ale również ekspansję zagraniczną.

Labplus

Kolejne rozwiązanie usprawniające działanie szeroko rozumianej branży medycznej. Labplus to polski startup, który wykorzystuje AI, by przyspieszyć diagnostykę medyczną. Firma stworzyła autorski silnik diagnostyczny interpretujący wyniki badań laboratoryjnych. Jej pierwszy produkt to LabTest Checker, narzędzie internetowe, dzięki któremu pacjenci otrzymują w kilka sekund trafne rozpoznanie oraz rekomendację postępowania, co powoduje, że szybciej trafią do odpowiedniego specjalisty i rozpoczną skuteczne leczenie. Labplus usprawnia też pracę lekarzy i pracowników medycznych, zmniejszając liczbę wizyt pacjentów.

Silnik diagnostyczny bazuje na wynikach badań dostarczonych przez laboratorium diagnostyczne lub wprowadzonych ręcznie. Następnie generuje dynamiczną ankietę medyczną, zadając pytania na podstawie wyników badań oraz odpowiedzi udzielanych przez pacjenta. W rezultacie pacjent otrzymuje raport zawierający informacje o przyczynach odchyleń w jego wynikach, zalecenie dalszych działań i rekomendacje dotyczące badań kontrolnych.

– Badania laboratoryjne to oś diagnostyki pozaszpitalnej, opiera się o nie 70 proc. decyzji lekarskich. To najbardziej miarodajny sposób zdobycia wiedzy o stanie zdrowia pacjenta. Regularne badania, wykonywane profilaktycznie, pozwalają w porę wykryć i zapobiec chorobom, oszczędzając pacjentom długotrwałego i kosztownego leczenia. Wynik badania to tylko jedna z informacji potrzebnych do wystawienia diagnozy, który obciąża systemy opieki zdrowotnej, wydłużając leczenie pacjentów. Labplus opracował wygodne rozwiązanie pozwalające skrócić ten proces, zapewniające przy tym wysoki poziom bezpieczeństwa i skuteczności klinicznej – wyjaśnia prof. dr hab. n. med. Grzegorz Mazur, przewodniczący Rady Medycznej Labplus.

Startup rozpoczął niedawno współpracę z uPacjenta – narzędzie LabTest Checker jest już dostępne dla użytkowników platformy.

AGICortex

Rozwiązania AI działające wewnątrz robotów, dronów, systemów monitorujących i analitycznych, a także pozostałych urządzeń – to dziedzina, w której specjalizuje się AGICortex. Spółka tworzy od podstaw sztuczną inteligencję dla często nieprzewidywalnego i ciągle zmieniającego się świata fizycznego. Zespół startupu wykorzystuje autorskie algorytmy Machine Learning umożliwiające przyswajanie nowych informacji w trybie zautomatyzowanym, bez konieczności odrębnych sesji treningu (uczenie w trybie ciągłym), a także analizę ruchu, głębi oraz dodatkowych informacji kontekstowych – analogicznie do tego, jak działa biologiczny mózg. Stworzone rozwiązania już wkrótce – według zapowiedzi – staną się częścią zestawu narzędzi programistycznych oferowanych klientom firmy, autorskiego frameworka Machine Learning.

– Stopniowo uczymy maszyny modelu świata/otaczającej rzeczywistości, który może potem zostać wykorzystany w różnych zastosowaniach, a pozyskane dane mogą być współdzielone z innymi urządzeniami. Przełomowe w naszej technologii jest to, że możemy uczyć AI nowych informacji, także nie wiedząc, do czego zostaną one później wykorzystane (unsupervised learning – uczenie nienadzorowane). Nasze modele są w stanie zrobić wiele rzeczy naraz. Mogą być bardzo duże, ale tak jak ludzki mózg, wykorzystują tylko niewielki procent tego, co jest im akurat potrzebne. To istotny krok w kierunku generalnej sztucznej inteligencji (AGI) mającej dorównać człowiekowi – tłumaczy Maciej Wolski, założyciel i CEO AGICortex.

Spółka pozyskała niedawno 1 mln zł finansowania – fundusze zostaną przeznaczone na realizację projektu badawczo-rozwojowego związanego z rozpoznawaniem obiektów z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego w trybie ciągłym.

Alphamoon

Startup – dzięki narzędziom wykorzystującym sztuczną inteligencję – automatyzuje przetwarzanie dokumentów w firmach. System opracowany przez Alphamoon umożliwia m.in. łatwe wydobywanie tekstu i kluczowych informacji z dokumentów takich jak rachunki, faktury czy umowy. Ponadto platforma rozwijana przez spółkę pozwala również na odczytywanie danych z korespondencji, co może mieć zastosowanie np. w rozpoznawaniu i klasyfikowaniu reklamacji, co wspiera pracę zespołów obsługi klienta. – Dzięki naszemu rozwiązaniu każdy dokument staje się zbiorem danych, które można automatycznie przetwarzać zgodnie z potrzebami danej organizacji – przekonują twórcy startupu.

Spółka pozyskała niedawno 10 mln zł na dalszy rozwój platformy, narzędzi, ale też – zwiększenie skali sprzedaży. – W Alphamoon stawiamy na technologię, która nie tylko rozpoznaje tekst, klasyfikuje dokumenty i wyciąga z nich kluczowe informacje, ale także dostarcza narzędzi pozwalających efektywnie włączyć w ten proces użytkownika biznesowego, dając maksymalną synergię pomiędzy człowiekiem a sztuczną inteligencją – komentuje dr Adam Gonczarek, CTO Alphamoon.

ReSpo.Vision

To z całą pewnością jeden z najciekawszych polskich sporttechów. Jak przekonują jego założyciele, ReSpo.Vision to jedyny na świecie startup, który w trakcie meczu piłki nożnej tworzy trójwymiarowe mapy sylwetek zawodników, a potem wykorzystuje je do analizy danych. Klient, w zależności od bieżących potrzeb, otrzymuje suchy zbiór danych albo gotowe wnioski i statystyki. By informacje były miarodajne, nie trzeba instalować na stadionie zaawansowanego zestawu do nagrywania – wystarczy kamera jakości HD bądź lepszej.

Firma już teraz współpracuje z takimi gigantami jak FC Liverpool czy Paris-Saint Germain, jednak potencjał rozwiązania zaczynają dostrzegać także branże bukmacherska oraz medialna. – Rozwiązujemy takie dylematy jak to, w jaki sposób skolerowana jest liczba spojrzeń i skanowania boiska z udanymi podaniami. Znani zawodnicy, np. Xavi czy Iniesta, charakteryzowali się bardzo dużą liczbą krótkich spojrzeń wokół podczas prowadzenia piłki, co pozwalało im aktualizować model sytuacji na boisku. Hipoteza, potwierdzana przez nasze dane, jest taka, że im więcej razy zawodnik skanuje przestrzeń wokół siebie, tym celniejsze są jego podania. Tego typu danych zespoły mogą używać przy treningu konkretnego piłkarza, by uniknąć – znanych choćby z polskiej piłki – wrzutek do nikogo. Jesteśmy narzędziem, które pozwala takie dane zebrać i przekazać sztabom szkoleniowym – tłumaczył na łamach startup.pfr.pl Paweł Osterreicher, CEO ReSpo.Vision.

Jak zapowiadają twórcy inicjatywy, opracowana przez nich technologia oparta na sztucznej inteligencji w przyszłości będzie mogła zostać wykorzystana również w procesie scoutingu. Choć ten produkt – jak słyszymy – jest znacznie większym wyzwaniem pod kątem technologicznym.

Surveily

1 mln – do tylu urazów (według Międzynarodowej Organizacji Pracy) dochodzi dziennie w miejscach pracy, czego konsekwencją jest przynajmniej 4-dniowa absencja. Tylko w polskim przemyśle każdego roku zdarza się kilkadziesiąt tysięcy wypadków w pracy, które powodują ponad 3 mln dni rekonwalescencji. Sytuację chce zmienić Surveily, a więc rodzimy startup dostarczający rozwiązania AI w zakresie nadzoru nad bezpieczeństwem oraz kontroli jakości produkcji.

Produkty firmy mają zastosowanie w zakładach przemysłowych i innych niebezpiecznych miejscach pracy. Oprogramowanie analizuje nagrania wideo CCTV w czasie rzeczywistym i automatycznie alarmuje o przypadkach naruszenia bezpieczeństwa lub pojawienia się anomalii. Spółka obsługuje najbardziej niebezpieczne sektory, które wymagają coraz wyższych parametrów bezpieczeństwa, są to: przemysł chemiczny, gazowy i naftowy, budownictwo, górnictwo i centra logistyczne.

Plany Surveily na najbliższe miesiące to sprzedaż produktów na kluczowych rynkach europejskich: DACH, Wielka Brytania oraz Polska. – Wybór tych lokalizacji nie jest przypadkowy, ponieważ odpowiadają one za 12,5 proc. światowej produkcji przemysłowej – wskazują założyciele startupu. W każdym z regionów spółka ma już swoich przedstawicieli biznesowych, którzy są w stanie docierać do szerokiego grona potencjalnych odbiorców B2B.

Labelcall

– Podczas gdy w wielu dziedzinach mamy do czynienia z personalizacją, telefoniczna obsługa klienta wciąż pozostawała na praktycznie niezmienionym poziomie. W świecie, w którym algorytmy znają nas lepiej niż przyjaciele, a aplikacje trafnie przewidują, które utwory czy seriale przypadną nam do gustu, biznes nie może pozostawać w tyle. Właśnie dlatego stworzyliśmy aplikację, która dostarcza na ekranie danych o dzwoniącym, co pozwala nie tylko skrócić czas obsługi, ale przede wszystkim zapewnić indywidualne podejście już od podniesienia słuchawki. W dalszej perspektywie technologia ma przewidywać temat rozmowy – tłumaczą przedstawiciele startupu.

Dzięki wyświetlanym przed rozmową danym odbierający od razu wie, jak się nazywa osoba po drugiej stronie, co ostatnio kupiła, jaki był numer zamówienia czy jaki jest status wysyłki. – Można powitać klienta po imieniu i nawiązać do ostatniej przeprowadzanej transakcji, zamiast rzucać standardowe „W czym mogę pomóc?”. Indywidualne podejście sprawia, że klient bardziej przywiązuje się do firmy – uważają założyciele Labelcall.

Startup pozyskał właśnie 1 mln zł od funduszu inwestycyjnego Czysta3.vc. Paweł Napiórkowski z Labelcall zapowiada, że środki zostaną wykorzystane na prace nad sztuczną inteligencją pozwalającą na predykcję tematu rozmowy jeszcze przed odebraniem.

SmartyMeet

To nowy gracz w rodzimym ekosystemie startupowym. Spółka tworzy innowacyjnego asystenta AI, który wesprze uczestników wideorozmów, a docelowo samodzielnie poprowadzi spotkania sprzedażowe czy będzie pełnić funkcję doradcy klienta podczas zakupów e-commerce. Boe (to nazwa asystenta) – jak zapowiadają jego twórcy – stanie się członkiem zespołu wspierającym aktywne uczestnictwo w spotkaniach poprzez oszczędzanie czasu oraz podniesienie efektywności spotkań. Boe odciąża zespół, m.in. przełamując bariery językowe podczas wideorozmów, pełniąc funkcję lektora (jak w filmach) i jednocześnie tworząc notatki ze spotkań, które są automatycznie przesyłane do własnego systemu CRM.

Asystent AI podpowie nam również, czy poruszyliśmy wszystkie istotne kwestie na spotkaniu zawarte w playbooku sprzedażowym oraz wyszuka i zaklasyfikuje w wypowiedzi słowa naznaczone emocjonalnie: zarówno te pozytywne, jak i negatywne. – Boe będzie żył i poruszał się po przeznaczonym dla niego ekosystemie, co niewątpliwie zwiększy jego skuteczność oraz podniesie jakość doświadczenia użytkowników. Dzięki takiemu podejściu mamy pełną kontrolę nad wyglądem interfejsu oraz funkcjonalnościami dostarczanymi zarówno organizatorowi, jak i odbiorcy podczas wideokonferencji – mówi Rafał Fic, CTO SmartyMeet.

Startup jest nowym projektem zespołu, który stworzył wcześniej Synthrone, cenioną przez gigantów rynku FMCG i beauty platformę narzędzi do automatyzacji procesów w handlu elektronicznym.

Gallio PRO

Misją startupu jest etyczny monitoring – rozwijanie technologii analityki obrazu z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji, umożliwiającej zwiększenie bezpieczeństwa czy dostarczanie wartościowych danych biznesowych przy jednoczesnym poszanowaniu dla naszej prywatności.

Pierwszym produktem firmy jest oprogramowanie Gallio PRO, za pomocą którego można w łatwy, wydajny i relatywnie tani sposób zamazać twarze oraz tablice rejestracyjne na zdjęciach i nagraniach wideo, aby móc je przechowywać i udostępniać zgodnie z przepisami RODO.

W niedalekiej przyszłości founderzy zamierzają udoskonalić swoją technologię tak, aby mogła mieć zastosowanie w czasie rzeczywistym do obrazu z wielu kamer jednocześnie, znajdując zastosowanie w smart city, przemyśle 4.0, transporcie czy branży security.