Lyft'in Veri Sorunu Eventual'ı Nasıl Doğurdu?
Lyft'in Veri Sorunu Eventual'ı Nasıl Doğurdu?
Otonom araç teknolojileri, günümüzün en heyecan verici ve veri yoğun alanlarından biri. Ancak bu yenilikçi sektör, beraberinde büyük bir veri işleme sorununu da getirdi. Eventual'ın kurucuları Sammy Sidhu ve Jay Chia, Lyft'in otonom araç programında yazılım mühendisi olarak çalışırken, yapay zekanın yükselişiyle daha da büyüyecek olan bu veri altyapısı sorununa ilk elden tanık oldular.
Sorun: Çok Modlu Veri Karmaşası
Kendi kendine giden araçlar, 3D taramalardan fotoğraf, metin ve ses kayıtlarına kadar devasa miktarda yapılandırılmamış veri üretir. Lyft mühendislerinin bu farklı veri türlerini aynı anda ve tek bir yerde anlayıp işleyebilecek bir aracı yoktu. Bu durum, mühendisleri açık kaynak araçları bir araya getirmeye zorluyor, bu da hem uzun süren hem de güvenilirlik sorunları olan bir süreç yaratıyordu.
Eventual CEO'su Sidhu'nun belirttiği gibi, "Endüstrideki parlak doktoralılar ve uzmanlar, zamanlarının %80'ini temel uygulamalarını geliştirmek yerine altyapı üzerinde harcıyorlardı. Karşılaştıkları sorunların çoğu veri altyapısıyla ilgiliydi." Bu gözlem, Sidhu ve Chia'nın Lyft için dahili bir çok modlu veri işleme aracı geliştirmelerine yol açtı.
Çözüm: Daft ile Veri Dönüşümü
Sidhu, diğer iş görüşmelerinde de benzer veri çözümlerine olan ihtiyacın dile getirildiğini fark edince Eventual fikri doğdu. Eventual, metinden sese ve videoya kadar farklı modalitelerde hızlı çalışmak üzere tasarlanmış, Python tabanlı açık kaynaklı bir veri işleme motoru olan Daft'ı geliştirdi. Sidhu, Daft'ın yapılandırılmamış veri altyapısı için SQL'in geçmişte tablo verileri için olduğu kadar dönüştürücü olmasını hedefliyor.
Şirket, ChatGPT piyasaya sürülmeden ve bu veri altyapısı boşluğu geniş kitlelerce fark edilmeden yaklaşık bir yıl önce, 2022 başında kuruldu. Daft'ın ilk açık kaynak sürümünü 2022'de piyasaya sürdüler ve üçüncü çeyrekte bir kurumsal ürün sunmaya hazırlanıyorlar.
Pazar ve Büyüme: Çok Modlu Yapay Zekanın Yükselişi
Sidhu, "ChatGPT'nin patlamasıyla birlikte, farklı modalitelere sahip yapay zeka uygulamaları geliştiren birçok kişi gördük. Herkes uygulamalarında görüntüler, belgeler ve videolar gibi şeyleri kullanmaya başladı ve kullanım dramatik bir şekilde arttı" diyor. Otonom araç alanından doğsa da, Daft robotik, perakende teknolojisi ve sağlık gibi birçok sektörde çok modlu verileri işlemek için kullanılıyor. Amazon, CloudKitchens ve Together AI gibi şirketler Eventual'ın müşterileri arasında yer alıyor.
Multimodal yapay zeka endüstrisinin 2023-2028 yılları arasında %35 bileşik yıllık büyüme oranıyla büyümesi bekleniyor. Felicis'ten Astasia Myers'ın belirttiği gibi, "Son 20 yılda yıllık veri üretimi 1.000 kat arttı ve dünya verilerinin %90'ı son iki yılda oluşturuldu; IDC'ye göre verilerin büyük çoğunluğu yapılandırılmamış durumda. Daft, metin, görüntü, video ve ses etrafında inşa edilen üretken yapay zekanın bu devasa makro trendine mükemmel bir şekilde uyuyor. Çok modlu yerel bir veri işleme motoruna ihtiyacınız var."
Eventual, son sekiz ayda iki tur fon topladı: CRV liderliğindeki 7.5 milyon dolarlık tohum yatırım turu ve yakın zamanda Felicis liderliğindeki, Microsoft'un M12 ve Citi'nin katılımıyla gerçekleşen 20 milyon dolarlık A Serisi turu. Bu yatırımlar, Eventual'ın açık kaynak teklifini güçlendirmeye ve müşterilerinin işlenmiş veriler üzerinden yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyan ticari bir ürün yaratmaya yönelik kullanılacak.
