upptäckta, en start som designar en AI-driven visionsigenkänningsmodul för autonoma fordon, meddelade idag att den samlade in 48.9 miljoner dollar. Företaget säger att fonderna kommer att hjälpa det att få sin uppfattningsprodukt till marknaden samtidigt som storleken på sina teknik- och marknadsteam utvidgas.

VD RK Anand anser att självkörande bilar har ett beräkningsproblem. Medan modellerna som styr bilens beslutsfattande har kraftfulla servrar för träning, måste inferens - det steg då algoritmerna förutsäger - utföras offline för att säkerställa redundans. Men även fullt utbildade modeller kräver datorer i bilen för bearbetning i realtid, ett paradigm som vissa hävdar är ohållbart.

Därför grundade Anand Sanog, Kalifornien-baserade Recogni 2017 med Ashwini Choudhary, Eye-Fi-grundaren Eugene Feinberg, tidigare Lilium-sensor systemingenjör Gilles Backhus och Valerie Chan. Recognis integrerade modul, som består av passivt kylda bildsensorer, en extern djupgivare och ett anpassat inferenschip, kan utföra upp till 1 peta-operation per sekund samtidigt som de förbrukar cirka 8 watt effekt. Tack vare ett tillvägagångssätt som laddar ner central bearbetning till flera punkter i ett fordon kan chipet fånga upp och analysera upp till tre okomprimerade 8-12 MP-strömmar vid 60 bilder per sekund, vilket uppnår 70% beräkningseffektivitet i typiska synapplikationer.

Recogni hävdar att sitt system överträffar konkurrenter med mer än två storleksordningar på uppfattningsuppgifter som bildklassificering, upptäckt av invändningar, förväntningar på åtgärder och djupinferens. På det populära riktmärket ResNet 50 kan modulen klassificera 92,105 101 bilder per sekund; på RetinaNet-800-1,750 utför den 2 1 slutningar per sekund; och på R (833 + XNUMX) D kan den upptäcka XNUMX personer samtidigt.

"Recognis AI vision kognitionsmodul är utformad för att fånga och bearbeta högupplösta kamera- och sensordata," sa en talesman till VentureBeat via e-post. ”Genom att använda innovationer inom AI-algoritmer, ASIC-arkitektur och design och systemprogramvara kommer [modulen] att leverera högpresterande bearbetning med extremt låg energiförbrukning, vilket möjliggör högupplöst bildhantering med hög bildfrekvens från flera kameror samtidigt i verkligheten tid."

Recogni har för avsikt att inledningsvis rikta in sig på nivå 2 autonoma fordon som definierats av Society of Automotive Engineers, som inkluderar de som är utrustade med avancerade förarassistanssystem som Cadillacs Super Cruise, Nvidias Drive AutoPilot och Volvos Pilot Assist. I framtiden planerar företaget att svänga till plattformar för nivå 3-fordon som kan styra, accelerera eller bromsa och passera andra bilar utan mänsklig insats och nivå 4-bilar som till stor del kan köra själva utan mänsklig inblandning, med målet att så småningom möjliggöra bilar som kan göra vad en mänsklig förare kan göra.

Strikt visionbaserade tillvägagångssätt för autonom körning hyllas inte alls, men de förespråkas av Intels Mobileye, som utvecklar ett anpassat acceleratorprocessorchip som erbjuder 360-graders täckning, med tillstånd av egna algoritmer, kameror och ultraljud. På samma sätt startar förarlös semi-truck Du Enkel säger dess kamerabaserade teknik, som till stor del använder lidar för redundans, har ett 1,000 XNUMX meters detekteringsområde. Och Pekings tekniska jätte Baidu debuterade nyligen en visionbaserad bilram, Apollo Lite, som det hävdar har visat full autonomi på allmänna vägar.

Recogni har också en konkurrent i Tesla, som i april 2019 detaljerad en Samsung-tillverkad chipset med över 144 teroperationer per sekund AI-prestanda. Nvidia, en annan formidabel rival i rymden, säger att Drive Xavier, systemet på chipet i hjärtat av dess Kör AGX Pegasus autonom plattform för fordonsutveckling, drar bara 30 watt.

Men Recogni är ingen fly-by-night-operation. Anand har förtroende för sin stamtavla av ingenjörer, chefer och dataforskare, som kommer från bland annat Intel, Juniper Networks, Kumu Networks, Sun Microsystems, Silicon Graphics, Xsigo Systems, NavVis och Cisco. branschens bäst finansierade etablerade aktörer.

”Denna investering är ett starkt stöd för Recognis vision från företagare och branschledare,” sa Anand. Han tillade att medan Recogni ännu inte har börjat massproducera sin modul, har företaget slutfört bevis på koncept med "flera" namnlösa fordons kunder. "Vi går längs vår resa för att lösa utmaningen att uppfatta bearbetning och energieffektivitet genom att bygga världens högsta prestanda AI-inferenssystem med lägsta energiförbrukning."

WRVI Capital, Mayfield Fund, Continental Automobiles, Robert Bosch Venture Capital och befintliga investerare GreatPoint Ventures, Toyota AI Ventures, BMW i Ventures, Fluxunit-OSRAM Ventures, DNS Capital och andra deltog i Recognis finansieringsomgång för serie B. Det innebär att företagets totala insamling hittills överstiger 65 miljoner dollar efter en $ 25 miljoner runda i juli 2019.

Utöver San Jose har Recogni verksamhet i München och dess huvudkontor i Cupertino.