yet2のクライアントが、人工知能、機械学習（AI/ML）、先進コンピューティング技術、製品、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。当組織は、4つの広範な技術カテゴリー（以下に記載）のAI/ML技術（および関連技術プロバイダー）に関心があり、特にこれらのカテゴリー内で、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技術やシステムに関心があります。
興味のあるカテゴリー
このクライアントは、AI/MLの企業やツールのエコシステムを特定し、確立することに関心を持っている：
- コンテクストに敏感なAI/行動柔軟性– 機械学習と機械推論アーキテクチャの自律性が高まる傾向や、これらのシステムが学習された知識と記号的知識を合成する能力を考えると、高度にコンテクストに敏感で柔軟なシステムは、多くの重要なアプリケーションにとって可能であり、また必要となる。
- 以下を含むが、これらに限定されない：ニューロシンボリックアーキテクチャ-MLとRLの統合、階層的強化学習、アフォーダンス学習、曖昧性の高いコンテクストにおける視覚と電磁スペクトルのマルチモーダル物体分類。
- オンライン推論／意思決定– 「ミッション・クリティカル」な、あるいはリアルタイムの状況において、様々な可能性のある解決策／行動指針を熟慮／分析する。
- 以下を含むが、これに限定されない：メンタルシミュレーション/近似シミュレーション/高速オンラインシミュレーション、最適化技術を用いた高度な最適化アーキテクチャ
- コンピューテーショナル・オーダー – 自然言語によるオーダーを解釈し、人間または機械によって生成された後続のオーダーやプランに関連するアクションを自動的に検証・監査できるシステムが注目されている。
- 以下を含むが、これらに限定されない：認知工学／人間機械共生、オントロジー／オントロジー構築手法、OpenAIのGPT-3モデル、計算法
- 説明可能なAI（XAI）とAIの検証・妥当性確認（V&V） – モデルの解釈、モデルの完全性の理解、バイアスの特定、その他の透明性の方法論を通じて、AIを含むシステムとそれに関連するアクションやアウトプットの信頼性を構築するソリューション
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にもオープンであるが、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されている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はない。
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
