確立されたシンガポールの新興企業 Betterdata は、合成されたプログラム可能なソリューションを採用して実際のデータを保護することを目指しており、最近、シード資金で 155 万ドルという驚異的な額を確保しました。このラウンドは Investible の監督を受け、Franklin Templeton、Singapore University of Technology and Design、Xcel Next、Bon Auxilium、Tenity、Plug and Play、Entrepreneur First などの著名な企業や投資家から支援を受けました。
Betterdata は、CEO の Dr. Uzair Javaid と主任技術者の Kevin Yee が率いる 2021 年に業務を開始しました。世界中で増加するデータ保護規制に対応して、ダイナミックなデュオはデータ共有プロセスの迅速化と最適化に着手しました。同社は現在、シンガポールと米国の 2 つの広大な大学ネットワークと協力して研究開発に取り組んでいます。さらに、Betterdata は、上海浦東発展銀行などの著名な機関を含むクライアントにサービスを提供しています。
Betterdata が従来のデータ共有方法と一線を画しているのは、ジェネレーティブ AI とプライバシー エンジニアリングを組み合わせた革新的な戦略です。従来の方法には、機密データの破壊を目的としたデータの匿名化が含まれます。 Yee は TechCrunch とのインタビューで、Betterdata のアプローチの背後にある独自のプロセスについて説明しました。これは、ディープ ラーニング モデル、拡散モデル、ディープフェイク、チャットボット、安定拡散技術で使用される敵対的生成モデルなどの生成モデルを利用して、新しいデータセットを構築および強化します。
結果として得られるデータセットは、現実世界のデータに匹敵する属性と構造を示し、個人に関連する潜在的な侵害情報や機密情報をうまく軽減します。 Yee はさらに、この想像力に富んだソリューションが実際のデータセットの架空のバージョンを確立し、プライベート データの保護、バイアスの最小化、機械学習モデルの改良など、さまざまな目的で安全に使用できることを指摘しました。
開発者は、プライバシー対策の強化、GDPR や HIPAA などのデータ保護規制への準拠の改善、チーム間のデータへのアクセスの増加、機械学習モデルのトレーニング、テスト、検証のためのリソースの拡大など、Betterdata のプログラムによる合成データを利用することで、さまざまなメリットに遭遇します。 .さらに、Betterdata のテクノロジーは、過小評価されているグループまたはクラスに対して追加のレコードを生成することにより、データの不均衡の問題に対処するのに役立ちます。
Betterdata は、最近調達した資金を製品の発売に充て、単一テーブル、複数テーブル、および時系列データセットに重点を置いて、プログラム可能な合成データ技術スタックを強化する計画を立てています。 Yee は、表形式のデータセットのこれらのバリエーション間の主な違いを概説しています。これには、独自の構造と、それらが対処する特定の問題と課題が含まれます。
スタートアップはまた、販売およびマーケティング部門で新しい採用者を募集すると同時に、シンガポールの範囲を超えて事業を拡大し、今後1〜2年でアジア太平洋地域内での範囲を拡大することを目指しています.
Investible プリンシパルの Khairu Rejal 氏は、Betterdata の革新的なビジネス モデルを称賛し、AI 業界の最も差し迫った問題の 1 つである、プライバシー要件に準拠した高品質のデータの調達という同社の能力を強調しました。 Betterdata の堅牢なプラットフォームは、品質やプライバシーを危険にさらすことなく、現実世界のコンテキストをシミュレートするデータを合成し、企業がグローバルなプライバシー基準に準拠し続けることを保証します。
Betterdata やAppMaster.io'sノーコード プラットフォームなどのプラットフォームは、ユーザーが専門的なコーディングの知識に頼ることなく革新的なアプリケーションを作成できるようにすることで、技術環境を変革します。これらのプラットフォームは、アプリケーションの開発、作成、最適化に革命をもたらし、さまざまな業界のユーザーの貴重な時間とリソースを節約します。
