yet2のクライアントが、人工知能、機械学習（AI/ML）、高度なコンピューティング技術やプラットフォームを開発する新興企業や革新的な企業を探しています。
このクライアントは、3つのコア・テクノロジー・カテゴリーにまたがるAI/ML企業やツールのエコシステムを特定・確立することに関心を持っており、特に、これらのカテゴリーの中で、重要度の高いアプリケーションやユースケース向けに設計されたテクノロジーやシステムに関心を持っている：
- DataOps– AI/MLのトレーニングと推論のためのデータを保存、処理、管理するためのテクノロジーとプラットフォーム。
- データパイプライン、データ観測可能性、データ処理、データストレージ、合成データ生成など。
- MLOps– トレーニングからデプロイメント、検証、説明可能性まで、エンドツーエンドのMLライフサイクルを扱うためのテクノロジーとプラットフォーム
- モデルのトレーニング、テスト、デプロイメント、モニタリング、AIセキュリティ、AutoMLプラットフォーム、MLパイプライン、説明可能なAI、検証と妥当性確認。
- コンピューティング/MLインフラ– エッジでのAI/MLトレーニングと推論のためのコンピューティング技術とプラットフォーム
- トレーニングおよび推論のためのハイパワーコンピューティング、エッジコンピューティング、低SWaP（サイズ、重量、消費電力）推論、ポータブルAIコンピューティング、Infrastructure as Code（IaC）などが含まれますが、これらに限定されません。
可能な解決策
クライアントは、どのような業界やアプリケーションのソリューションでも受け入れるが、特に金融サービス、ギャンブル、セキュリティ、防衛、公共安全、自律走行車、航空宇宙、詐欺検出、予知保全など、リスクの高い業界のアプリケーションで開発中または現在使用中のソリューションに関心がある。
要件 / 制約
特に関心のあるソリューションは、以下のような特徴を持つ：
- スケーリングが可能であること、または現在大規模なプロダクション・アプリケーションに使用されていること。
- オンプレミスおよび/またはエッジでの展開
- Kubernetesベースのソリューション
- オープンソースのソリューションに興味があるが、必須ではない
- アーリーステージ企業（例：収益前または収益を上げ始めたばかりの企業）は特に関心が高い。
大学の研究には興味がない
ソリューションの望ましい結果
yet2のクライアントは、さまざまなコラボレーションの機会にオープンである。
関連技術ニーズ
写真クレジット：Gerd Altmann（Pixabayより
