شركة Eventual تطور أداة معالجة بيانات مُتعدِّدة الوسائط لتلبية احتياجات الصناعات المتنامية مثل السيارات ذاتية القيادة وأي الرعاية الصحية

كيف تحول مشكلة معالجة البيانات في Lyft إلى أساس لشركة Eventual في برنامج السيارات ذاتية القيادة لدى شركة Lyft، شاهد مؤسسا شركة Eventual، سمي سيدهو وجاي تشاو، مشكلة كبيرة في البنية التحتية للبيانات كان من المتوقع أن تتفاقم مع ازدياد استخدام الذكاء الاصطناعي. السيارات ذاتية القيادة تولد كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة، بما في ذلك المسح ثلاثي الأبعاد، الصور، النصوص، والأصوات. لم يكن هناك أداة واحدة يمكنها فهم ومعالجة جميع هذه الأنواع المختلفة من البيانات في مكان واحد، مما أدى إلى ترك المهندسين يجمعون أدوات مفتوحة المصدر في عملية طويلة وغير موثوقة. صرح سيدهو، الرئيس التنفيذي لشركة Eventual، لتكنكراش في مقابلة حديثة أن "كانت لدينا مجموعة من الحائزين على درجات الدكتوراه وأشخاص متميزين في الصناعة يعملون على السيارات ذاتية القيادة، لكنهم كانوا يمضون 80% من وقتهم في العمل على البنية التحتية بدلاً من بناء تطبيقاتهم الأساسية، وأغلب المشاكل التي واجهوها كانت مرتبطة بالبنية التحتية للبيانات." سيدهو وتشاو ساهما في بناء أداة داخلية لمعالجة البيانات متعددة الوسائط في Lyft. عندما بدأ سيدهو في البحث عن فرص عمل أخرى، لاحظ أن المقابلين كان يسألونه باستمرار عن إمكانية بناء حل معالجة البيانات نفسه لشركاتهم. وهكذا، ولدت فكرة شركة Eventual. قامت Eventual ببناء محرك معالجة بيانات مفتوح المصدر يدعى Daft، وهو مصمم للعمل بشكل سريع عبر مختلف الوسائط، من النصوص إلى الصوت والفيديو وغيرها. الهدف من Daft هو أن يكون تحويليًا للبنية التحتية للبيانات غير المهيكلة كما كان SQL تحويليًا للبيانات الجدولية في الماضي. تأسست الشركة في بداية عام 2022، أي قبل حوالي سنة من إطلاق ChatGPT، وكان القليل من الناس على دراية بهذا الفجوة في البنية التحتية للبيانات. أطلقوا الإصدار الأول من Daft كمصدر مفتوح في عام 2022، ويستعدون الآن لإطلاق منتج تجاري في الربع الثالث من العام. قال سيدهو إن "انفجار ChatGPT أظهر لنا زيادة كبيرة في عدد الأشخاص الذين يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام أنواع مختلفة من الوسائط، حيث بدأ الجميع في استخدام الصور والوثائق والفيديوهات في تطبيقاتهم، مما أدى إلى زيادة كبيرة في الاستخدام." بالرغم من أن فكرة بناء Daft بدأت من مجال السيارات ذاتية القيادة، إلا أن هناك العديد من الصناعات الأخرى التي تتعامل مع البيانات متعددة الوسائط، مثل الروبوتات، تقنيات البيع بالتجزئة، والرعاية الصحية. اليوم، تعد Amazon، CloudKitchens وTogether AI من بين عملاء الشركة. قامت Eventual مؤخرًا برفع تمويلين خلال ثمانية أشهر. الأول كان جولة بذور بقيمة 7.5 مليون دولار تقودها CRV. الجولة الثانية كانت سلسلة A بقيمة 20 مليون دولار تقودها Felicis، مع مشاركة من Microsoft’s M12 وCiti. قالت أستازيا مايرز، الشريك العام في Felicis، لتكنكراش إنها وجدت Eventual من خلال دراسة خارطة السوق التي تبحث عن بنيات تحتية للبيانات قادرة على دعم النمو المتزايد للنماذج متعددة الوسائط في الذكاء الاصطناعي. أضافت مايرز أن Eventual ابرزت نفسها كرائدة في هذا المجال، الذي من المتوقع أن يزداد ازدحامًا، ولأن المؤسسين واجهوا مشكلة معالجة البيانات بشكل مباشر. كما أكدت أن Eventual تحل مشكلة آخذة في النمو. وفقًا لشركة الاستشارات الإدارية MarketsandMarkets، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط من المتوقع أن تنمو بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 35% بين عامي 2023 و2028. كما أن الزيادة السنوية في إنتاج البيانات بلغت 1,000 مرة خلال العشرين عامًا الماضية، و90% من بيانات العالم تم توليدها في السنوات الأخيرة، حسبما ذكرت شركة IDC. هذا يجعل Daft جزءًا من الاتجاه الكلي للذكاء الاصطناعي التوليدي المبني حول النص، الصورة، الفيديو، والصوت، حيث تحتاج إلى محرك معالجة بيانات متعدد الوسائط أصيل. تقييم الحدث من قبل مختصين في المجال تعتبر شركة Eventual رائدة في مجال معالجة البيانات متعددة الوسائط، حيث أنها تقدم حلولًا فعالة ومبتكرة لمشكلات البنية التحتية للبيانات التي تواجه العديد من الشركات في مختلف الصناعات. تمويلها السريع وزيادة الطلب على منتجاتها يعكسان أهمية هذه المشكلة والحلول التي تقدمها. تعتبر Daft أداة قوية يمكن أن تغير وجه معالجة البيانات غير المهيكلة، مما يجعلها جذابة للمطورين والشركات التي تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحديثة.