Założony w Singapurze startup Betterdata ma na celu ochronę prawdziwych danych poprzez zastosowanie syntetycznych, programowalnych rozwiązań, a ostatnio pozyskał imponujące 1,55 miliona dolarów w postaci finansowania początkowego. Runda była nadzorowana przez Investible i uzyskała wsparcie kilku znanych korporacji i inwestorów, takich jak Franklin Templeton, Singapore University of Technology and Design, Xcel Next, Bon Auxilium, Tenity, Plug and Play i Entrepreneur First.
Firma Betterdata rozpoczęła działalność w 2021 r., kierowana przez dyrektora generalnego dr Uzaira Javaida i głównego technologa Kevina Yee. W odpowiedzi na rosnące ogólnoświatowe przepisy dotyczące ochrony danych, dynamiczny duet postanowił przyspieszyć i zoptymalizować procesy udostępniania danych. Obecnie firma współpracuje w zakresie badań i rozwoju z dwiema rozległymi sieciami uniwersyteckimi w Singapurze i USA. Dodatkowo Betterdata świadczy usługi dla klientów, w tym znanych instytucji, takich jak Shanghai Pudong Development Bank.
Tym, co odróżnia Betterdata od konwencjonalnych metod udostępniania danych, jest innowacyjna strategia łączenia generatywnej sztucznej inteligencji z inżynierią prywatności. Tradycyjne metody obejmują praktyki anonimizacji danych mające na celu zniszczenie danych wrażliwych. W wywiadzie dla TechCrunch Yee wyjaśnił unikalny proces stojący za podejściem Betterdata, które wykorzystuje modele generatywne, takie jak modele głębokiego uczenia się, modele dyfuzji i generatywne modele kontradyktoryjności stosowane w deepfake'ach, chatbotach i technologiach stabilnej dyfuzji do tworzenia i ulepszania nowych zestawów danych.
Powstałe zestawy danych wykazują atrybuty i strukturę porównywalne z danymi rzeczywistymi, jednocześnie skutecznie ograniczając potencjalnie kompromitujące lub poufne informacje dotyczące osób. Yee zauważył ponadto, że to pomysłowe rozwiązanie tworzy fikcyjną wersję rzeczywistych zestawów danych, które można następnie bezpiecznie wykorzystać do wielu celów, takich jak ochrona prywatnych danych, minimalizowanie stronniczości i udoskonalanie modeli uczenia maszynowego.
Deweloperzy odniosą szereg korzyści dzięki wykorzystaniu programowych danych syntetycznych Betterdata, w tym zwiększone środki ochrony prywatności, lepsze przestrzeganie przepisów dotyczących ochrony danych, takich jak RODO i HIPAA, zwiększony dostęp do danych między zespołami oraz rozszerzone zasoby do szkolenia, testowania i weryfikowania modeli uczenia maszynowego . Co więcej, technologia Betterdata może pomóc rozwiązać problemy z nierównowagą danych, generując dodatkowe rekordy dla niedostatecznie reprezentowanych grup lub klas.
Betterdata planuje przeznaczyć niedawno pozyskane fundusze na wprowadzenie na rynek produktów, a także na ulepszenie stosu programowalnych technologii danych syntetycznych, z naciskiem na zestawy danych jedno-, wielo- i szeregów czasowych. Yee nakreśla kluczowe różnice między tymi odmianami tabelarycznych zestawów danych, które obejmują ich unikalne struktury oraz konkretne problemy i wyzwania, którymi się zajmują.
Startup zamierza również zatrudnić nowych pracowników w działach sprzedaży i marketingu, jednocześnie starając się rozszerzyć swoją działalność poza granice Singapuru, rozszerzając zasięg w regionie Azji i Pacyfiku w ciągu najbliższego roku do dwóch lat.
Dyrektor Investible, Khairu Rejal, pochwalił rewolucyjny model biznesowy Betterdata, podkreślając zdolność firmy do rozwiązania jednego z najpilniejszych problemów branży sztucznej inteligencji: pozyskiwania wysokiej jakości danych, które są zgodne z wymogami dotyczącymi prywatności. Solidna platforma Betterdata syntetyzuje dane, które symulują rzeczywiste konteksty, bez narażania jakości lub prywatności, zapewniając zgodność firm z globalnymi standardami prywatności.
Platformy takie jak Betterdata i platforma bez kodowania AppMaster.io's zmieniają krajobraz technologiczny, umożliwiając użytkownikom tworzenie innowacyjnych aplikacji bez polegania na specjalistycznej wiedzy z zakresu kodowania. Platformy te rewolucjonizują rozwój, tworzenie i optymalizację aplikacji, oszczędzając cenny czas i zasoby dla użytkowników z różnych branż.
