Este unicornio de IA japonés tiene grandes planes para usar el aprendizaje profundo para solucionar problemas de ‘mundo actual’

Prefered Networks es un nombre poco conocido fuera de Japón, pero el Unicornio de inteligencia synthetic respaldado por Toyota tiene grandes planes para usar el aprendizaje profundo para solucionar problemas de “mundo actual”, con el objetivo ultimate de globalizarse.

“Durante los últimos 10 años, hemos estado trabajando en el uso de la IA para resolver problemas del mundo actual”, investigador ejecutivo, Daisuke Okanohara, dijo a la “gestión de Asia” de CNBC. La compañía se ha aventurado en industrias tan variadas como transportes, atención médica y robots.

Prefered Networks ha llamado la atención de grandes nombres como el gigante automotriz Toyotaque en 2017 invirtió 10.500 millones de yenes ($ 95.4 millones) en la compañía además de 1 mil millones de yenes iniciales en 2015.

Prefered Networks es uno de los pocos unicornios en Japón. Aunque el ecosistema de inicio de Japón ha crecido, las empresas japonesas valoradas en más de $ 1 mil millones representan solo el 0.5% del complete del mundo, Según un documento de trabajo del Fondo Monetario Internacional publicado en diciembre.

La startup de aprendizaje profundo también está en un Ventura conjunta con Trading House Mitsui & Co. En el campo de la conducción autónoma. Los dos han invertido en una empresa, T2, para abordar los desafíos asociados con la industria de camiones, incluidas las horas de trabajo “extremadamente largas” que se extienden en la noche y un grupo de conductores en declive, dijo el CEO Toru Nishikawa.

Pero la competencia en la industria automotriz también fue un issue. Reconociendo las limitaciones actuales de la compañía, Okanohara agregó: “Si tuviéramos que abordar el problema de los automóviles regulares, sería extremadamente difícil. Hay muchas compañías que trabajan en la conducción autónoma, y ​​es un campo muy competitivo”.

Desde entonces, las ambiciones de IA de las redes preferidas han ido mucho más lejos. Pero en comparación con otras soluciones de IA en el espacio digital, en el que es “relativamente fácil lograr resultados con los usuarios”, tratar con problemas del mundo actual requiere más tiempo, dijo Okanohara.

Cuando se le preguntó cuánto tiempo tarda en las tecnologías de la compañía para comenzar a ganar dinero, Nishikawa dijo que podría llevar hasta cinco años en un campo como el descubrimiento de materiales con sede en AI.

“Primero, comenzamos la investigación conjunta con las empresas y luego evaluamos si se puede comercializar o no. Una vez que determinamos que puede comercializarse, trabajamos para crear servicios y productos que se pueden proporcionar a los clientes”, dijo, y agregó que “en complete, este proceso lleva entre tres y cinco años antes de la comercialización y el lanzamiento práctico”.

En cuanto a los últimos desarrollos de IA, Okanoharo dijo que las redes preferidas habían reconocido la “muy buena tecnología” de Deepseek y “le prestaron mucha atención” antes de que fuera catapultada a la fama, y ​​agregó que “varios jugadores” pronto ingresarán a la industria de los chips.

Prefered Networks espera estar entre ellas. Reconociendo que Nvidia La estrategia generativa de IA ha sido muy bien hasta ahora, pero tiene un diseño de unidad de procesamiento de gráficos que aún no es “óptimo”, Nishikawa dijo que las redes preferidas se encuentran en medio de “crear procesadores más avanzados” para obtener una ventaja competitiva.