Teknoloji

Lyft’teki Veri İşleme Sorunu, Eventual’ın Temelini Oluşturdu

Eventual’ın kurucuları Sammy Sidhu ve Jay Chia, Lyft’in otonom araç programında yazılım mühendisi olarak çalıştıkları dönemde, gelişen bir veri altyapı sorunu ile karşılaştılar. Bu sorun, yapay zekanın yükselişiyle birlikte daha da büyüyecekti.

Otonom araçlar, 3D taramalar, fotoğraflar, metin ve ses gibi pek çok yapılandırılmamış veri üretiyor. Ancak Lyft mühendislerinin, bu farklı veri türlerini aynı anda anlayabilen ve işleyebilen bir araca sahip olmaması, mühendisleri açık kaynak araçları bir araya getirmek zorunda bıraktı ve bu süreçte güvenilirlik sorunları yaşandı.

Sidhu, TechCrunch’a verdiği bir röportajda, “Yetenekli doktoralı uzmanlardan oluşan bir ekip, otonom araçlar üzerinde çalışıyordu ama zamanlarının %80’ini altyapı üzerinde harcıyorlardı. Karşılaştıkları sorunlar çoğunlukla veri altyapısıyla ilgiliydi,” dedi.

Sidhu ve Chia, Lyft için dahili bir multimodal veri işleme aracı geliştirdiler. Sidhu, iş başvurularına çıktığında, mülakatlarda diğer şirketler için aynı veri çözümünü geliştirme potansiyelini sorduklarını fark etti ve böylece Eventual fikri doğdu.

Eventual, metin, ses ve video gibi farklı modaliteler arasında hızlı bir şekilde çalışmak üzere tasarlanmış, Python tabanlı açık kaynak bir veri işleme motoru olan Daft’ı geliştirdi. Sidhu, Daft’ın, yapılandırılmamış veri altyapısına olan etkisinin, geçmişte SQL’in tabular veriler üzerindeki etkisi kadar dönüşüm sağlayacağını belirtti.

Şirket, 2022 yılının başlarında kuruldu ve ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden neredeyse bir yıl önce, birçok kişi bu veri altyapısı açığını fark etmeden önce faaliyetlerine başladı. Daft’ın ilk açık kaynak versiyonunu 2022’de piyasaya sürdüler ve üçüncü çeyrekte bir kurumsal ürün piyasaya sürmek için hazırlık yapıyorlar.

Sidhu, “ChatGPT’nin patlamasıyla birlikte, birçok kişi farklı modalitelerle AI uygulamaları geliştirirken, herkes uygulamalarında görüntü, belge ve video gibi şeyler kullanmaya başladı. Bu noktada kullanımın dramatik bir şekilde arttığını gördük,” dedi.

Daft’ın oluşturulmasındaki temel fikir, otonom araç alanından kaynaklanmış olsa da, robotik, perakende teknolojisi ve sağlık hizmetleri gibi multimodal veri işleyen birçok başka sektör de bulunmaktadır. Şu anda Amazon, CloudKitchens ve Together AI gibi şirketler, Eventual’ın müşterileri arasında yer alıyor.

Eventual, sekiz ay içinde iki finansman turu gerçekleştirdi. İlk olarak, CRV liderliğinde 7.5 milyon dolarlık bir tohum yatırımı aldılar. Daha yakın zamanda, Felicis’in liderliğinde 20 milyon dolarlık bir Seri A yatırımı topladılar ve Microsoft’un M12 ve Citi gibi şirketler de katıldılar.

Son yatırım turu, Eventual’ın açık kaynak tekliflerini güçlendirmek ve müşterilerinin bu işlenmiş veriler üzerinden AI uygulamaları geliştirmelerine olanak tanıyan ticari bir ürün yaratmak için kullanılacak.

Felicis’den genel ortak Astasia Myers, Eventual’ı veri altyapısının artan multimodal AI modellerini desteklemesine yönelik bir pazar haritalama çalışması sırasında keşfettiğini belirtti.

Myers, Eventual’ın alandaki ilk oyunculardan biri olarak öne çıktığını ve kurucuların bu veri işleme sorununu birinci elden deneyimledikleri için dikkat çektiğini ifade etti. Ayrıca, Eventual’ın büyüyen bir sorunu çözdüğünü de ekledi.

Multimodal AI endüstrisinin, 2023 ile 2028 yılları arasında %35’lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla büyümesi bekleniyor. Bu, yönetim danışmanlığı firması MarketsandMarkets tarafından öngörülüyor.

Myers, “Yıllık veri üretimi son 20 yılda 1000 kat arttı ve dünya üzerindeki verilerin %90’ı son iki yılda üretildi. IDC’ye göre, verilerin büyük bir kısmı yapılandırılmamış durumda. Daft, metin, görüntü, video ve ses etrafında inşa edilen bu büyük makro trende uyum sağlıyor. Multimodal doğasında bir veri işleme motoruna ihtiyaç var,” dedi.

World EDU Türkçe Editör

General Editor - Soru ve Eleştirileriniz için İLETİŞİM kısmından bağlantı kurabilirsiniz.

İlgili Makaleler

Bir yanıt yazın

Başa dön tuşu