15 empresas de machine learning da Europa para ficar de olho

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Na Europa, uma boa safra de novas empresas está conquistando resultados positivos na aplicação da tecnologia nas mais diversas áreas e funções

Se há um assunto em pauta no mundo da tecnologia, esse assunto é o aprendizado de máquina – ou machine learning, em inglês. Automatizar a análise do imenso volume de dados gerados – que cresce a passos largos a cada segundo – por meio da capacidade dos computadores de aprenderem com operações anteriores, produzindo decisões e resultados confiáveis, promete ser a solução para muitos dos problemas que temos atualmente pela incapacidade de fazer isso em larga escala.

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E não são apenas as empresas do Vale do Silício que estão em busca de modelos cada vez mais precisos de aprendizado de máquina. Na Europa, uma boa safra de novas empresas está conquistando resultados positivos na aplicação da tecnologia nas mais diversas áreas e funções.

Veja, na galeria de fotos abaixo,15 empresas europeias de aprendizado de máquina para ficar de olho em 2019:

  • Aiden

    Fundada em 2016, a Aiden é uma empresa de análise de marketing virtual baseada em inteligência artificial que permite que os profissionais de marketing de aplicativos móveis se concentrem no que é mais importante. Ela usa leitura de máquina para analisar dados de campanha e oferece otimização com apenas um clique a fim de fazer alterações de forma proativa para melhorar o ROI (retorno sobre o investimento) e simplificar os relatórios. A empresa levantou um total de US$ 2,4 milhões em duas rodadas até agora. O financiamento mais recente veio de uma rodada de capital semente anunciada em novembro de 2018 e liderada pela Partech juntamente com os investidores-anjo Sophia Bendz e Nicolas Pinto. A empresa foi fundada pela CEO Marie Outtier, que conta com oito anos de experiência em startups de tecnologia de publicidade, e pelo diretor de tecnologia P.J. Camillieri, que anteriormente trabalhou uma década na Apple.

  • Auquan

    Recentemente saída do programa de aceleração de startups Techstars London, a Auquan é uma plataforma de crowdsourcing de estratégias de negociação baseadas em dados de uma comunidade de cientistas da informação, desenvolvedores e engenheiros de aprendizado de máquina. Ela reestrutura as negociações de modo a transformá-las em um problema de dados e matemática, abstraindo o conhecimento financeiro para permitir que qualquer pessoa descubra padrões e desenvolva modelos usando dados históricos, mesmo sem ter experiência em finanças. Foi fundada por Chandini Jain, ex-operador de derivativos da Optiver, e por seu irmão Shub, engenheiro de software que trabalhou anteriormente na Gusto e na Microsoft.

  • Causalens

    Empresa de aprendizado automatizado de máquina cujo foco é permitir que os clientes façam previsões ótimas em dados de séries temporais do mundo real. Ela permite que seus clientes criem modelos preditivos dinâmicos em escala para sistemas complexos e que mudam continuamente. Com sede em Londres, a Causalens foi fundada em 2016 por Darko Matovski e Max Sipos. Ambos têm doutorado e trabalharam previamente em fundos de hedge.

  • CBAS

    Egressa da aceleradora Y-Combinator, a CBAS é uma empresa de engenharia neural sediada em Cambridge e fundada em 2015 pelo CEO Emil Hewage e pelo diretor científico Oliver Armitage. Ela está criando a interface aberta de hardware e software entre o sistema nervoso humano e os dispositivos de saúde do futuro. Seu primeiro produto é o Prosthetic Interface Device (PID), que a empresa descreve como um “conector USB para o corpo que se integra a um membro através de implante direto no osso e de conexão eletrônica com os nervos”. A CBAS coletou o que ela acredita ser o maior conjunto de dados neurais do mundo, reunido a partir de seus ensaios pré-clínicos, e está realizando pesquisas de ponta em aprendizado de máquina.

  • Dogtooth

    Fundada em 2015 e sediada em Cambridge, a Dogtooth Technologies resolveu um desafio de robótica móvel de uso geral e o direcionou à colheita de frutas macias, como morangos e framboesas. Usando visão computacional e aprendizado de máquina, ela é capaz de alcançar acuidade visual, destreza e velocidade de coleta comparáveis às de coletores humanos, com muitas vantagens em termos de legislação trabalhista. A empresa foi fundada pelo Dr. Duncan Robertson, por Ed Herbert e por Mat Cook.

  • Grakn

    A Grakn quer se tornar uma plataforma preferencial ao permitir que as empresas extraiam “conhecimento” de suas fontes de dados díspares, mas logicamente conectadas, usando a “base de conhecimentos” da empresa, que pode ser consultada e analisada com facilidade e eficiência e que lida com a complexidade dos dados e das relações de dados melhor do que qualquer abordagem concorrente conhecida. A plataforma Grakn oferece análise distribuída e abstrações de alto nível mais simples de usar para representação de conhecimentos. Os dados são armazenados em uma base orientada a grafos hiper-relacional e de alto desempenho, sobre a qual ela roda um mecanismo de raciocínio que lhe permite verificar relacionamentos explícitos e inferir outros. A empresa tem sede em Londres e foi fundada em 2015 por Haikal Pribadi. Até o momento, a Grakn anunciou financiamentos no valor de US$ 4,7 milhões e, em 2017, recebeu o prêmio de Produto do Ano do Laboratório de Computação da Universidade de Cambridge.

  • GTN

    Fundada em 2017, a GTN ambiciona ter uma atuação importante na descoberta de medicamentos in silico. O lançamento de um único medicamento novo no mercado custa US$ 2,9 bilhões e leva 15 anos, apresentando alta probabilidade de fracasso e, muitas vezes, oferecendo uma intervenção que pouco difere das que já estão no mercado. As projeções para o futuro não são promissoras, com uma queda esperada de 50% na produção de pesquisa e desenvolvimento a cada nove anos. A GTN vem avançando em sua tecnologia patenteada de última geração, denominada Generative Tensorial Networks, para pesquisar o espaço astronomicamente grande de moléculas semelhantes a medicamentos e permitir uma representação molecular de química computacional mais realista. O objetivo é encurtar o tempo de identificação e teste dessas moléculas, com mais precisão e previsibilidade dentro do fluxo de trabalho padrão do setor farmacêutico. Fundada pelo Dr. Noor Shaker e pelo Dr. Vid Stojevic, a GTN arrecadou £ 2,1 milhões em maio de 2018, em rodada liderada pela Pentech e pela Octopus Ventures.

  • Hazy

    Empresa de inteligência artificial derivada da UCL, a Hazy é uma plataforma que ajuda as empresas a identificar e anonimizar dados pessoais em grandes conjuntos de informações, ao mesmo tempo que mantém a utilidade deles, permitindo que os clientes permaneçam em conformidade com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR). A Hazy usa técnicas de aprendizado de máquina para captar tendências, padrões e correlações em dados em um único modelo compactado e depois usa esse modelo para gerar dados sintéticos que mantêm as estatísticas e o valor real, ao mesmo tempo que são comprovadamente privados. Fundada por Harry Keen, James Arthur e Luke Robinson, a Hazy anunciou um financiamento de US$ 3,3 milhões, arrecadados em quatro rodadas que incluíram financiadores como M12, Notion, Amadeus e Albion.


  • Immense Simulations

    A Immense Simulations derivou da Transport Systems Catapult em 2016, liderada pelo CEO Robin North, pelo engenheiro-chefe Carl Goves e pelo diretor científico Dídac Busquets. A empresa criou um ambiente de simulação escalável e altamente detalhado, mas enorme, com base em múltiplos agentes, capaz de permitir que diversos interessados dos setores de transporte, mobilidade e energia não só entendam melhor o presente, como também prevejam e testem rapidamente futuras soluções hipotéticas.

  • Kortical

    Fundada em 2016 por Andy Gray e Alex Allan, a Kortical desenvolveu uma plataforma chamada The Kore, que acelera o processo de ciência de dados ao permitir que os usuários criem, otimizem e implantem rapidamente modelos de inteligência artificial. Ainda estamos nos primórdios de uma mudança de paradigma na jornada da automação empresarial e, embora muitas empesas sejam um repositório de conjuntos de dados ricos e estejam em estágios de rápida prova de conceito/ implantação inicial, muitas estão tendo dificuldade para resolver a questão de como fornecer inteligência de aprendizado de máquina. A Kortical permite que os talentos da ciência de dados tenham um desempenho melhor e que as organizações sem cientistas de dados obtenham insights a partir de suas informações.

  • Kheiron Medical

    A Kheiron Medical foi fundada em 2016 pelo Dr. Peter Kecskemethy e por Tobias Rijken com a missão de apoiar o trabalho de radiologistas de câncer de mama com software de aprendizado de máquina. De acordo com resultados de ensaios clínicos externos, a tecnologia de aprendizagem profunda da Kheiron proporciona o mais avançado apoio à detecção de malignidade em exames de câncer de mama. A empresa levantou capital de investidores como a Greycroft e a Connect Ventures.

  • Latent Logic

    A empresa foi fundada em 2017 pelo destacado acadêmico Shimon Whiteson, de Oxford, e pelo especialista em robótica Dr. João Messias, e agora conta com a presença da CEO Kirsty Lloyd-Jukes. Ela desenvolveu técnicas de aprendizado de reforço que permitem aos robôs resolver tarefas “humanas” complexas ao aprenderem com demonstrações, e seu primeiro mercado para essa tecnologia é o de veículos autônomos, onde poderá acelerar o desenvolvimento de sistemas de controle autônomos ou testar o desempenho e a segurança deles por meio de situações de teste simuladas com comportamentos humanos realistas. A Latent Logic levantou capital da Oxford Capital e da Oxford Sciences Innovation.

  • Lifebit

    Fundada em 2017, a Lifebit está desenvolvendo a primeira plataforma do mundo que leva a computação a dados das ciências “ômicas” e aprende com eles. Ela criou uma plataforma analítica e um sistema operacional distribuído de bioinformática que, por meio da simplificação e do gerenciamento dos recursos de TI, de dados e de análise, permitirá a expansão dos números de usuários finais capazes de explorar uma quantidade exponencialmente crescente de dados genômicos e biológicos e oferecerá uma análise escalável e reprodutível. Foi fundada pela CEO Dra. Maria Chatzou e pelo diretor de tecnologia Dr. Pablo Barja, ambos com doutorado em biomedicina, mestrado em bioinformática e graduação em ciência da computação. No início de 2018, a Lifebit realizou uma rodada de capital semente de US$ 3,1 milhões liderada pela Pentech e pela Connect Ventures.

  • Mapillary

    Fundada em 2013, a Mapillary é um serviço voltado à realização de crowdsourcing de fotos de mapas e visualização de ruas. Usando ferramentas simples, como smartphones ou câmeras de ação, qualquer pessoa pode tirar fotos que são reunidas para formar uma visualização de rua. Automaticamente, a visão computacional do lado do servidor faz a correspondência entre as fotos e reúne imagens de diferentes momentos e usuários. As fotos são processadas usando detecção de rostos e de placas de veículos e desfocando-os para fins de preservação da privacidade. A empresa é sediada na Suécia e arrecadou US$ 24,5 milhões de investidores como Sequoia, Atomico e BMW iVentures. A Mapillary está em um estágio posterior ao das outras startups incluídas nesta lista; mesmo assim, vale a pena ficar de olho nela.

  • nPlan

    Fundada em 2017 pelo CEO Dev Amratia e pelo diretor de tecnologia Alan Mosca, a nPlan tem como objetivo aprimorar a maneira pela qual grandes projetos de construção são entregues, usando o poder do aprendizado profundo para resolver o problema dos graves e constantes atrasos dos projetos de construção. Com seus algoritmos de aprendizado de máquina, que têm uma compreensão contextual do desempenho de qualquer projeto e aprendem com os resultados de projetos anteriores relacionando qualquer projeto novo a cronogramas executados previamente, a nPlan é capaz de gerar perfis de risco validados, identificar atrasos e recomendar melhorias, tudo isso com precisão e escala que não eram possíveis antes. A visão da empresa é oferecer “segurança como serviço” a proprietários de projetos, seguradoras, financiadores e governos, ajudando-os a eliminar os efeitos paralisantes do mau planejamento.

Aiden

Fundada em 2016, a Aiden é uma empresa de análise de marketing virtual baseada em inteligência artificial que permite que os profissionais de marketing de aplicativos móveis se concentrem no que é mais importante. Ela usa leitura de máquina para analisar dados de campanha e oferece otimização com apenas um clique a fim de fazer alterações de forma proativa para melhorar o ROI (retorno sobre o investimento) e simplificar os relatórios. A empresa levantou um total de US$ 2,4 milhões em duas rodadas até agora. O financiamento mais recente veio de uma rodada de capital semente anunciada em novembro de 2018 e liderada pela Partech juntamente com os investidores-anjo Sophia Bendz e Nicolas Pinto. A empresa foi fundada pela CEO Marie Outtier, que conta com oito anos de experiência em startups de tecnologia de publicidade, e pelo diretor de tecnologia P.J. Camillieri, que anteriormente trabalhou uma década na Apple.

 


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