Mūsų mėgstamiausi startuoliai iš Pear VC kviestinės demonstracinės dienos
„Pear VC“, žymi išankstinio paleidimo ir į pradžią orientuota rizikos įmonė, jau maždaug dešimtmetį valdo greitintuvą ir kiekvienoje partijoje yra apie 10 naujų įmonių.
Per tuos metus maža, bet galinga programa padėjo įkurti daugybę įmonių, tokių kaip Viz.ai, kurių FDA patvirtintas AI gali diagnozuoti insultus (ir 2022 m. buvo įvertinta 1,2 mlrd. USD), santykių valdymo bendrovei Affinity, kuri surinko 80 mln. 620 milijonų dolerių vertės vertinimas, remiantis PitchBook duomenimis, ir Valar Labs, kuri naudoja dirbtinį intelektą, kad padėtų gydytojams priimti sprendimus dėl vėžio gydymo. (Gegužės mėnesį ji uždarė 22 mln. USD vertės A seriją.)
Šiais metais „Pear“ nusprendė, kad laikas išplėsti savo greitintuvą ir teikti įmonėms daugiau paslaugų, siūlydama joms pagalbą ir vietos naujajame 30 000 kvadratinių pėdų San Francisko biure. Ateityje 14 savaičių programa, dabar vadinama PearX, bus vykdoma du kartus per metus. Kiekvieną partiją sudarys maždaug 20 įmonių. Didesnė programa vis dar toli nuo Y Combinator's, kuri kasmet priima šimtus naujų įmonių.
Ne tik mažesnis dydis skiria PearX nuo YC. Kiekvienos partijos startuoliai paprastai atskleidžiami tik demonstracinės dienos metu – asmeniniame renginyje, kuriame dalyvauja daugiau nei šimtas VC generalinių partnerių, įskaitant iš geriausių įmonių, tokių kaip Sequoia, Benchmark ir Index Ventures. Nors YC teigia, kad kiekvienai įmonei siūlo tas pačias standartines sąlygas, finansavimas, kurį PearX pradedančios įmonės gauna iš įmonės, gali svyruoti nuo 250 000 USD iki 2 mln. USD, atsižvelgiant į poreikius ir plėtros etapą.
Šių metų demonstracinėje dienoje, kuri vyko anksčiau šį mėnesį, dalyvavo 20 įmonių, kurių dauguma daugiausia dėmesio skyrė AI. Tarp jų yra penki, kurie mums ir susirinkusiai miniai išsiskyrė nauju požiūriu į sudėtingas verslo problemas.
Neutrino AI
Ką tai daro: nustato geriausią infrastruktūrą kelių modelių AI programoms
Kodėl jis išsiskyrė: Dirbtinio intelekto įmonės nori įsitikinti, kad savo darbui naudoja geriausius įrankius. Išsiaiškinti, kurie LLM ar mažų kalbų modeliai geriausiai tinka kiekvienai programai, gali užtrukti, ypač todėl, kad šie modeliai nuolat keičiasi ir tobulėja.
„Nuetrino“ nori, kad dirbtinio intelekto įmonėms būtų lengviau rasti tinkamą modelių ir kitų sistemų derinį, skirtą naudoti savo programose. Tokiu būdu kūrėjai gali dirbti greičiau ir sutaupyti pinigų savo produktams eksploatuoti.
Quno AI
Ką tai daro: Automatizuoja rinkos tyrimus
Kodėl jis išsiskyrė: Prekės ženklai kasmet išleidžia milijonus rinkos tyrimams. Potencialių klientų apklausos procesas užima daug laiko. „Quno AI“ agentai gali skambinti klientams ir rinkti kokybinius bei kiekybinius duomenis. Tada rezultatai gali būti analizuojami realiuoju laiku. Privalumas yra tai, kad AI gali greitai analizuoti šių pokalbių rezultatus.
ResiQuant
Ką tai daro: Kuria katastrofų modelius būsto draudimo vežėjams
Kodėl jis išsiskyrė: Daugėjant stichinėms nelaimėms, turto draudimo bendrovės stengiasi išsiaiškinti, kuriems namams kyla didžiausia rizika patirti didelę žalą per katastrofas. Taip yra todėl, kad prieigą prie informacijos apie namų struktūras sunku ir brangu.
Įkurta dviejų konstrukcijų inžinerijos mokslų daktarų, ResiQuant kuria modelius, skirtus įvertinti pastato ypatybes ir jų išsilaikymą žemės drebėjimų, uraganų ir gaisrų metu. Bendrovė teigia, kad gali padėti draudimo vežėjams tiksliau įvertinti riziką, o tai gali sumažinti būsto savininko draudimo įmokas tiems, kurie laikomi mažesnės rizikos.
Savęs įvertinimas
Ką tai daro: Stebi realią gamybą ir įspėja operatorius apie klaidas
Kodėl jis išsiskyrė: Pasak tyrėjų, sausį „Boeing 737 Max“ durelės išsprūdo skrydžio viduryje, nes trūko keturių svarbių varžtų. Tokia padėtis yra tik vienas garsus pavyzdys, kas gali suklysti kokybės užtikrinimo sistemose. Tačiau visų rūšių gaminių gamintojai turi panašius poreikius aptikti sugedusius gaminius prieš jiems išeinant iš gamyklos.
Naudodama kameras ir dirbtinį intelektą, „Self Eval“ tikisi išspręsti tokias problemas, patikrindama, ar užduotys atliekamos teisingai, realiuoju laiku pažymėdama gamybos klaidas.
TeachShare
Ką tai daro: Sudaro pamokų planus, pritaikytus kiekvieno mokytojo poreikiams
Kodėl jis išsiskyrė: Programinė įranga, kuri koreguoja sunkumus pagal individualias studentų žinias, buvo prieinama jau kurį laiką. Tačiau „TeachShare“ įkūrėjai teigia, kad daugelis švietimo įmonių vis dar siūlo visiems tinkantį požiūrį į mokymo programų kūrimą. Tai verčia mokytojus praleisti daug laiko keisti pamokų planus, kad jie atitiktų jų konkrečias klases. „TeachShare“ siekia padėti mokytojams pritaikyti kasdienį turinį ir užtikrinti, kad jie atitiktų švietimo standartus.
