Literal Labs: Effiziente KI-Modelle aus Großbritannien

NEWCASTLE / LONDON (IT BOLTWISE) – Die britische KI-Startup Literal Labs hat kürzlich eine bedeutende Finanzierungsrunde abgeschlossen, um ihre innovativen KI-Modelle weiterzuentwickeln.

Das in Newcastle ansässige Unternehmen Literal Labs hat kürzlich eine Finanzierungsrunde in Höhe von 5,4 Millionen Euro abgeschlossen, um seine Entwicklungsteams zu erweitern und seine ersten kommerziellen Produkte bis 2025 auf den Markt zu bringen. Diese Finanzierungsrunde wird von Northern Gritstone, einem auf Wissenschaft und Technologie spezialisierten Investmentunternehmen aus Nordengland, angeführt und von Mercuri, einem Londoner Fonds, der sich auf Unternehmen an der Schnittstelle von Medien, Unterhaltung und Technologie konzentriert, mitgetragen. Auch Sure Valley Ventures, Cambridge Future Tech SPV und mehrere Angel-Investoren beteiligten sich an der Runde.

Noel Hurley, CEO von Literal Labs, betonte die Bedeutung dieser Finanzierung in einer Zeit, in der die Akzeptanz von KI weiter zunimmt und gleichzeitig Bedenken hinsichtlich Nachhaltigkeit und Kosten bestehen. Die von Literal Labs entwickelten KI-Modelle basieren auf logikbasierten Techniken, die im Vergleich zu neuronalen Netzwerken erheblich schneller, energieeffizienter und erklärbarer sind. Diese Modelle sind besonders für Unternehmen geeignet, die GPU-intensive Algorithmen ersetzen möchten, die zu groß, teuer und energieintensiv sind, oder für Unternehmen, die in regulierten Märkten tätig sind, in denen die Erklärbarkeit von KI entscheidend ist.

Literal Labs wurde 2023 von Experten für logikbasierte KI, Dr. Alex Yakovlev und Dr. Rishad Shafik, aus der Newcastle University ausgegründet. Noel Hurley, der zuvor über 20 Jahre bei Arm tätig war, wo er das Produktmarketing und die CPU-Abteilung leitete, wurde 2023 zum CEO ernannt. Duncan Johnson, CEO von Northern Gritstone, äußerte sich erfreut über die Unterstützung von Literal Labs in einer Zeit, in der Innovation von größerer Effizienz in der KI profitieren kann.

Die von Literal Labs entwickelten Modelle basieren auf der Arbeit von Mikhail Tsetlin, einem Mathematiker und Zeitgenossen von John McCarthy, der Pionierarbeit im Bereich der neuronalen Netzwerke leistete. Im Gegensatz zu neuronalen Netzwerken basiert die Tsetlin-Maschine auf Aussagenlogik, was sie in Bezug auf Rechenleistung und Energieverbrauch effizienter macht und die Inferenzgeschwindigkeit erhöht. Benchmarking-Studien zeigen, dass Literal Labs bei der Anomalieerkennung 54-mal schneller als klassische Techniken und 52-mal energieeffizienter als vergleichbare neuronale Netzwerke ist.

Mit der Verdopplung der Mitarbeiterzahl von 6 auf 12 im Jahr 2024, darunter die Ernennung von Leon Fedden, ehemals Leiter der AI Deep Learning Plattform bei AstraZeneca, zum Chief Technology Officer, plant Literal Labs, seine ersten kommerziellen Produkte bis 2025 auf den Markt zu bringen. Diese Produkte sind für Kunden mit EdgeAI-Anforderungen gedacht, die GPU-intensive Algorithmen ersetzen, in regulierten Märkten tätig sind oder effizientere KI-Modelle für batteriebetriebene Produkte benötigen.

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