Neurala

Su tecnología central, L-DNN (Red Neuronal Profunda de Aprendizaje Continuo), es una arquitectura patentada, inspirada en la neurociencia, diseñada para ejecutar todo el flujo de trabajo de AI, entrenamiento, adaptación e inferencia, en el borde, en procesadores estándar, sin dependencia de la nube.

L-DNN separa un "Backbone" congelado y preentrenado que extrae características visuales de una "Cabeza" de aprendizaje rápido que se actualiza en el dispositivo en segundos. Neurala afirma que esto permite que un modelo desplegado aprenda una nueva clase u objeto en el campo sin necesidad de reentrenar desde cero o enviar datos a un servidor, y que su enfoque de consolidación de memoria evita el olvido catastrófico, por lo que se agrega nuevo conocimiento sin borrar lo que el modelo ya aprendió. Neurala también cita cifras de referencia específicas: 0.4 segundos para entrenar un modelo frente a aproximadamente seis horas para una red neuronal profunda convencional equivalente, y una precisión del 98.4% en un benchmark utilizando 14 imágenes por clase.

L-DNN admite múltiples tipos de modelos de visión, incluida la clasificación, cada uno entrenable en el borde a partir de un pequeño número de imágenes etiquetadas en lugar de un gran conjunto de datos etiquetados profesionalmente. Una función de "Fusión Cerebral" permite que múltiples implementaciones de L-DNN consoliden lo que han aprendido por separado en un solo modelo, habilitando una forma de aprendizaje federado a través de una flota de dispositivos sin centralizar datos en bruto. Una capacidad de "rechazo desconocido" permite que un modelo desplegado decline forzar una respuesta de mejor conjetura cuando no está seguro, en lugar de devolver siempre una predicción.

Neurala no vende software estándar. Trabaja directamente con el equipo de ingeniería de un OEM, empresa de plataforma o integrador de sistemas a través de un proceso de cuatro etapas (descubrimiento técnico, evaluación de viabilidad, integración de ingeniería y soporte de implementación) para empaquetar L-DNN como una biblioteca de software adaptada al hardware de ese socio, desde procesadores Intel y ARM hasta GPUs NVIDIA. Debido a que todo el flujo de trabajo se ejecuta en el dispositivo, los datos de imagen nunca abandonan el hardware del socio, lo que la empresa posiciona como una ventaja de privacidad y cumplimiento incorporada para industrias reguladas o sensibles a la seguridad. Los estudios de caso en el sitio de Neurala describen implementaciones integradas para hardware de imagen, OCR enfocado en logística y cámaras inteligentes en el borde, y los socios nombrados incluyen FLIR, Sony, Zebra, IHI y Antares Vision.

El modelo de Neurala es de asociación tecnológica en lugar de un producto SaaS de autoservicio: los precios, los plazos de integración y los términos de licencia se negocian por compromiso en lugar de publicarse, y los usuarios potenciales evalúan la tecnología a través de una conversación directa con el equipo de ingeniería de Neurala en lugar de un registro de prueba.