AIStorm為其模擬數據讀取傳感器芯片籌集了美元

AIStorm是一家專門用于傳感器的計算機處理器制造商，該傳感器可以檢測環境中的事件或環境變化，它已經從隱身模式中脫穎而出，并獲得了1320萬美元的早期融資。

A輪融資由Egis Technology Inc.領導，該公司是手機，游戲和高級駕駛員輔助系統的生物識別技術供應商。圖像傳感器制造商TowerJazz，食品制備設備制造商Meyer公司和生物識別和數字健康產品的制造商Linear Dimensions Semiconductor Inc.也參加了這一輪。

對于與技術相關的初創公司來說，這些并不是您通常的投資者類型，但是考慮到新計算機芯片對他們的有用性，他們對AIStorm的興趣不足為奇。

AIStorm建立了一個“傳感器中的AI”片上系統，可以在網絡的邊緣更快地處理復雜的人工智能問題。該芯片被設計為集成在嵌入到移動設備，“物聯網”機械和自動駕駛汽車中的傳感器內，直接在它們內部處理數據。

該公司認為，通過直接在網絡邊緣處理傳感器數據，可以幫助降低成本并消除將大量原始數據傳輸到要處理的云的安全風險。

在邊緣處理數據本身并不是什么新鮮事物，但是AIStorm的處理方式卻是新穎的。傳統的AI系統通常需要在處理數據之前將其編碼為數字格式，但傳感數據通常以模擬形式生成。

轉換這些數據既昂貴又費時，并且需要功能非常強大的圖形處理單元來進行實際處理。但是這些GPU不適合移動和其他低功耗設備，因為它們需要對輸入數據進行連續數字化處理，從而在處理過程中消耗大量電能。

AIStorm的低功耗SoC無需將數據轉換為數字格式，因為它們可以直接從傳感器處理信息，而傳感器仍保持其原始模擬形式。該公司表示，處理后的數據可用于訓練AI和機器學習模型以應對各種不同的任務。

AIStorm聯合創始人兼首席執行官David Schie表示：“通過將處理芯片與傳感器相結合，我們可以在邊緣實現高效，極其快速的傳感器數據處理。” “這提供了兩個巨大的好處。它減少了響應延遲，并且消除了通過網絡將數據發送到其他處理器進行機器學習和決策的需要。”

Schie說，AIStorm的技術應該能夠加快數十個不同行業的數據處理和AI速度，因此該公司的目標是同時達到多個目標。它們包括智能手機，機器視覺，可穿戴技術，物聯網，汽車，食品服務，人工智能助手，安全性，生物識別設備和成像應用。

這些都是AIStorm的投資者所關心的市場，這有助于解釋為什么他們如此熱衷于為其技術提供資金。

“當我們向潛在的客戶和業務合作伙伴介紹這一概念時，他們表示這是如此引人注目，以至于他們希望盡快將其納入他們的產品中，” Schie說。“他們投資了AIStorm，以加快我們的上市時間。”

Schie補充說，該公司將利用這筆資金來加速其上市和工程工作，以“將一種新型的機器學習帶入邊緣”。