date

Стартап Altara привлек 7 млн долларов для решения проблем с данными в физических науках

Стартап Altara привлек 7 млн долларов для решения проблем с данными в физических науках

Компании, производящие аккумуляторы, полупроводники и медицинские устройства, собирают огромные объемы данных, но большинство из них разбросаны по разным таблицам и устаревшим системам. Базирующийся в Сан-Франциско стартап Altara создал уровень искусственного интеллекта, чтобы заполнить этот пробел и объединить разрозненные технические данные в единую платформу. Компания недавно привлекла 7 миллионов долларов инвестиций. Об этом сообщает портал Techcrunch.com.

Altara была основана в 2025 году Евой Туке и Кэтрин Йео. Они изучали компьютерные науки в Гарвардском университете. Ранее Ева Туке работала в Fermilab и SpaceX, а Кэтрин Йео занимала должность инженера по искусственному интеллекту в компании Warp.

Йео отмечает, что инженерам приходится вручную проверять множество источников, таких как журналы датчиков, показатели температуры и влажности, чтобы выявить неисправности, возникающие в процессе тестирования аккумуляторов. Этот процесс часто занимает недели или месяцы. ИИ от Altara обещает сократить этот процесс анализа до нескольких минут.

Партнер Greylock Коринн Райли сравнивает работу Altara с деятельностью инженеров по надежности систем (SRE) в мире программного обеспечения. Подобно тому, как существуют ИИ-инструменты для поиска ошибок в ПО, Altara стремится выполнять аналогичную задачу в сфере аппаратного обеспечения.

На рынке над ускорением научных исследований работают и другие стартапы, такие как Periodic Labs и Radical AI. Однако Altara предлагает более эффективный подход, устанавливая свой интеллектуальный слой поверх существующих производственных систем, не пытаясь их заменить.

Ctrl
Enter
Нашли ошибку?
Выделите фразу и нажмите Ctrl+Enter
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Новости » Технологии » Стартап Altara привлек 7 млн долларов для решения проблем с данными в физических науках