Önde gelen bir tohum öncesi ve tohum odaklı girişim şirketi olan Pear VC, her partide yaklaşık 10 startup ile yaklaşık on yıldır bir hızlandırıcı çalıştırıyor.
O yıllar boyunca, küçük ama güçlü program, Viz.ai gibi, FDA onaylı yapay zeka ile felçleri teşhis edebilen (ve değeri 1,2 milyar dolar 2022’de), PitchBook verilerine göre 620 milyon dolarlık bir değerlemeyle 80 milyon dolarlık C Serisi fon toplayan ilişki yönetimi şirketi Affinity ve doktorların kanser tedavisi kararları vermesine yardımcı olmak için yapay zekayı kullanan Valar Labs. (Mayıs ayında 22 milyon dolarlık A Serisini kapattı.)
Bu yıl Pear, hızlandırıcının boyutunu büyütmenin ve şirketlere işe alma konusunda yardım ve 30.000 metrekarelik yeni San Francisco ofisinde yer sunarak daha fazla hizmet sunmanın zamanının geldiğine karar verdi. Artık PearX olarak adlandırılan 14 haftalık program yılda iki kez yürütülecek. Her parti yaklaşık 20 şirketten oluşacak. Daha büyük olan program, her yıl yüzlerce startup’ı kabul eden Y Combinator’dan hâlâ çok uzakta.
PearX’i YC’den ayıran şey sadece daha küçük boyutu değil. Her partideki girişimler genellikle Sequoia, Benchmark ve Index Ventures gibi önde gelen firmalar da dahil olmak üzere yüzden fazla VC genel ortağının katıldığı kişisel bir etkinlik olan demo gününe kadar açıklanmaz. YC, her şirkete aynı standart şartları sunduğunu söylese de PearX startuplarının firmadan alacağı fon, ihtiyaçlara ve gelişim aşamasına bağlı olarak 250.000 ila 2 milyon dolar arasında değişebiliyor.
Bu ayın başlarında gerçekleşen demo gününde çoğu yapay zekaya odaklanan 20 şirket yer aldı. Bunlar arasında, karmaşık iş sorunlarına yeni yaklaşımlarla bizim ve katılan kalabalığın dikkatini çeken beş tanesini burada bulabilirsiniz.
Ne yapar: çok modelli yapay zeka uygulamaları için en iyi altyapıyı belirler
Neden öne çıktı: Yapay zeka şirketleri iş için en iyi araçları kullandıklarından emin olmak istiyor. Her uygulama için hangi Yüksek Lisans veya küçük dil modellerinin en iyi olduğunu bulmak, özellikle bu modeller sürekli olarak değiştiği ve geliştiği için zaman alıcı olabilir.
Nuetrino, AI şirketlerinin uygulamalarında kullanacakları doğru model ve diğer sistem karışımını bulmalarını kolaylaştırmak istiyor. Bu şekilde geliştiriciler daha hızlı çalışabilir ve ürünlerini çalıştırırken paradan tasarruf edebilir.
Ne yapar: Pazar araştırmasını otomatikleştirir
Neden öne çıktı: Markalar her yıl pazar araştırmalarına milyonlar harcıyor. Potansiyel müşterileri araştırma süreci zaman alıcıdır. Quno AI’nın temsilcileri müşterileri arayabilir ve niteliksel ve niceliksel veriler toplayabilir. Sonuçlar daha sonra gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir. Yapay zekanın bu konuşmalardan elde edilen sonuçları hızlı bir şekilde analiz edebilmesi bir avantajdır.
Ne yapar: Ev sigortası taşıyıcıları için felaket modelleri geliştiriyor
Neden öne çıktı: Doğal afetlerin artmasıyla birlikte mülk sigortası şirketleri, hangi evlerin felaketler sırasında ciddi hasara uğrama riskinin en yüksek olduğunu bulmakta zorlanıyor. Bunun nedeni, ev yapıları hakkında bilgiye ulaşmanın zor ve pahalı olmasıdır.
Yapı mühendisliği alanında iki doktora sahibi kişi tarafından kurulan ResiQuant, bina özelliklerini ve bunların deprem, kasırga ve yangınlara nasıl dayanacağını tahmin etmek için modeller yaratıyor. Şirket, bunun sigorta şirketlerinin riski daha doğru değerlendirmesine yardımcı olabileceğini ve potansiyel olarak daha düşük riskli kabul edilenlerin ev sahibi sigorta primlerini düşürebileceğini iddia ediyor.
Ne yapar: Gerçek dünyadaki üretimi izler ve operatörleri hatalar konusunda uyarır
Neden öne çıktı: Ocak ayında bir Boeing 737 Max’in kapıları uçuşun ortasında patladı Çünkü araştırmacılara göre dört önemli cıvata eksikti. Bu durum, kalite güvence sistemlerinde neyin ters gidebileceğinin önemli bir örneğidir. Ancak her türlü ürün üreticisinin, kusurlu ürünleri fabrikadan çıkmadan önce tespit etme konusunda benzer ihtiyaçları vardır.
Self Eval, kameraları ve yapay zekayı kullanarak görevlerin doğru şekilde tamamlandığını doğrulayarak ve üretim hatalarını gerçek zamanlı olarak işaretleyerek bu tür endişeleri gidermeyi umuyor.
Ne yapar: Her öğretmenin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış ders planları oluşturur
Neden öne çıktı: Bireysel öğrenci bilgisine göre zorluğu ayarlayan yazılım bir süredir mevcuttur. Ancak TeachShare’in kurucuları, birçok eğitim şirketinin hâlâ müfredat geliştirme konusunda herkese uyan tek bir yaklaşım sunduğunu savunuyor. Bu, öğretmenleri ders planlarını kendi sınıflarına uyacak şekilde değiştirmek için önemli miktarda zaman harcamaya zorlar. TeachShare, öğretmenlere günlük içeriği uyarlama konusunda yardımcı olmayı ve eğitim standartlarına uyum sağlamayı amaçlamaktadır.
