Apple har tagit upp en artificiell intelligens och maskininlärningsstart, kallad Lattice Data, för en rapporterad 200 miljoner dollar. De har byggt en inferensmotor som förvandlar så kallade mörka data till strukturerade datamängder som enkelt kan analyseras. Mörk data är data som lagras i datornätverk som inte kan analyseras direkt eftersom de inte är i rätt format.
Förvärvet värderas i en parkeringsplats på 200 miljoner dollar.
Affären kan stärka Apples AI-ansträngningar och hjälpa dess programvara att göra saker som text och bilder till strukturerade objekt som sedan kan analyseras på traditionellt sätt för att få insikter. Apple har bekräftat förvärvet med sitt standardmeddelande om pannplåt som utfärdats till TechCrunch och säger att det köper mindre teknikföretag då och då.
Apple och Lattice returnerade inte omedelbart en begäran om kommentar.
Cirka 20 ingenjörer från Lattice har nu anslutit sig till Apple. En källa sa att Lattice hade ”pratat med andra teknikföretag om att förbättra sina AI-assistenter,” inklusive Amazons Alexa och Samsungs Bixby.
Enligt berättelsen, som citerade en anonym källa, avslutades affären för några veckor sedan.
Starten av Menlo Park, Kalifornien, med huvudkontor, grundades 2015 av Christopher Ré, Michael Cafarella, Raphael Hoffmann och Feng Niu som kommersialiseringen av DeepDive, ett system skapat i Stanford för att utvinna värde från mörka data.
Företagets VD är Andy Jacques, en erfaren företagsledare som gick med förra året.
"Gitter förvandlar mörk data till strukturerad data med mänsklig kaliber i maskin-kaliber skala," enligt den officiella Lattice webbplats. "Vi modellerar de kända som funktioner och de okända som slumpmässiga variabler anslutna i en faktorgraf."
Lattice's DeepDive-ramverk har framgångsrikt använts i en mångfald uppsättning projekt, allt från ett DARPA-finansierat människohandelsprogram till geologi och paleontologi till medicinsk genetik, farmakogenomik och mer.
Enligt webbplatsen:
Datakvalitet finns i DNA från Lattice. Vårt mål är inte bara att matcha kvalitet på mänsklig nivå, utan också att göra det med enastående hastighet och skala. Vi bygger system som vinner tävlingar och överträffar expertläsare.
Vi trycker kontinuerligt på kuvertet på maskinens inlärningshastighet och skala med vår blödande systemforskning. I flera år har vi byggt system och applikationer som involverar miljarder webbsidor, tusentals maskiner och terabyte data.
Vi kan bara spekulera i hur Apple planerar att tillämpa Lattices teknik på sina produkter.
Det är förmodligen säkert att anta att Apple kan förbättra objekt- och scenigenkänning i sin Fotoservice och de medföljande apparna. Viktigare än så kan Lattice-tekniken användas för att förverkliga iPhone 8: s ryktet kamera förstärkte verklighetsfunktioner samtidigt som Siri förmågan att analysera text och bilder i meddelanden.
En nyligen genomförd patentansökan föreslog potentiella Siri-integrationer med iMessage-plattformen. Bortsett från Messenger-liknande chatbot-funktionalitet för Siri i meddelanden, kan Apples uppfinning låta användare säga be Siri att skicka en bild av en Volkswagen Beetle till en kontakt.
Lattices ramverk kan också hjälpa till att förbättra Apples neurala nätverk och maskininlärning.
Det beror på att till skillnad från traditionell maskininlärning, kräver inte gitteret krävande manuella kommentarer. Genom att dra fördel av domänkunskap och befintliga strukturerade data för att starta upp lärande via distansövervakning löser Lattice dataproblem med data.
Apples HealthKit-, ResearchKit- och CareKit-ramverk kan också dra nytta av Lattice tech.
