Основаният от българи LatticeFlow е в топ 3 AI стартъпи на Швейцария

Стартъпът LatticeFlow, съоснован от Мартин Вечев и Петър Цанков, обяви, че ще отвори офис в София, като до 2 години очаква да открие до 50 работни места.
Преди дни стартъпът, който е spin-off на Швейцарския федерален технологичен институт (ETH Zürich), където двамата българи работят, попадна в топ 3 AI стартъпи на Швейцария. Петър Цанков е постдокторант по компютърни науки в университета в Цюрих, а Мартин Вечев е професор по компютърни науки там.
В началото на 2021 LatticeFlow набра финансиране от 2.8 млн. долара. По думите на Цанков предстоят нови финансирания, които ще помогнат и за разрастването към София.
Сред клиентите на LatticeFlow са гиганти като Siemens, Швейцарските железници, германското правителство и американската армия.
Стартъпът се фокусира върху системи за изкуствен интелект, които са сигурни и безопасни – фундаментален проблем при тези системи.
За Цанков LatticeFlow е втори стартъп, а за Вечев – трети. През 2020 двамата българи успяха да продадат съвместния им стартъп ChainSecurity на PwC Швейцария, а DeepCode със съосновател Вечев и други двама българи беше придобит от глобалния гигант в киберсигурността Synk.

Какви са плановете на LatticeFlow за развитие в София, колко и какъв тип специалисти ще привлекат у нас, по какви проекти ще работи местният екип и за кои клиенти, на какво ниво е изкуственият интелект в момента – тези и други въпроси коментирахме с Петър Цанков, съосновател и изпълнителен директор на LatticeFlow.

Петър, обявихте преди дни, че LatticeFlow ще се разраства към София. Какво налага тази стъпка?

Това е много добър момент, който ни дава добра възможност да ускорим дейността ни. Работим в млад пазар, който се разраства адски бързо. Наблюдаваме силно търсене към това, което правим. Това налага бързо развитие на фирмата. София в момента е идеално място, защото все повече специалисти се завръщат. Ние също сме родом от тук, така че е много логична стъпка да се върнем и да се разрастваме с кадри, базирани в София.

Набраното в началото на годината финансиране ли ще Ви позволи това разрастване към София?
Това определено ни помага. Да имаме повече финансиране е от полза, за да можем да разрастваме фирмата. Ще имаме и допълнителни финансирания, които да ускорят това. Така че има връзка, но не е основен фактор финансирането, а фактът, че искаме да ускорим развитието си, за да можем по-бързо да завземем този нов пазар. И София е добро място за това.

Колко работни места планирате да откриете в София?

В момента имаме 5 позиции, но планираме да се разширим до 40-50 души със следващи финансирания. До следващите 2 години очакваме да се разраснем до този мащаб. Вече 3 от тези позиции са заети. Имаме основата на екипа. Много добри кадри. Единият от тях е Ивайло Тосков, който завърши в Швейцарския технологичен университет в Цюрих (ETH Zurich), където и аз съм учил, а Мартин Вечев – съосновател на компанията, е професор. Познаваме се оттам. Той е много добър кадър, който се завърна в България и иска да работи тук. Типичното за хора като Ивайло, които се връщат, е, че те търсят да работят по не какъвто и да е софтуерен проект, а по нещо на световно ниво, базирано на развойна дейност.
Все повече такива кадри се връщат в България и ние таргетираме тях. Предлагаме им да работят във фирма с визия за продукт, базиран на последната развойна дейност в тази сфера.

Какъв тип специалисти ще търсите?
Набираме широк спектър от кадри – софтуерни инженери, дизайн, content инженери и т.н.
Вече сме разработили първа версия на платформата, която е използваема. Валидирали сме и какви ползи ще носи тя за нашите клиенти. Въпросът сега е как това да се скалира и от една работеща платформа да стане много интуитивна и лесна за използване. Такъв тип кадри набираме в София.

Колко голям е екипът в Цюрих?
В момента сме 10 души. Там също се разрастваме. Ние разработваме специфичен софтуерен продукт за изкуствен интелект, който изисква конкретни знания в тази сфера.

Планирате ли да откриете физически офис в София? Спрели ли сте се на конкретна локация?
Да, планираме. Разглеждаме няколко възможности, но още не сме взели решение. Догодина ще обявим точно къде ще се позиционираме.
Повечето хора предпочитат да работят от офиса особено когато се присъединяват към компании в ранен стадий на развитие. Затова държим да имаме място, където да бъдем заедно и да има директен контакт.

По какви проекти ще работи екипът в София?
Ние имаме един проект. Продукт, по който работим от години в университета и сега комерсиализираме. Всички екипи работят само по него.

Какви проблеми решава Вашият стартъп и за какъв тип клиенти?

Нашите таргет клиенти са компании, които правят системи, използващи невронни мрежи, т.е. последната технология за изкуствен интелект. Те обикновено идват от различни индустрии. Работим например с компании от медицината, разработващи системи, които автоматично да могат да диагностицират рак на гърдата и друг тип заболявания. Важен сектор за нас са и инженерните компании, които автоматизират всякакъв вид инспекции на техните системи. Напр. Boeing, когато произвеждат самолет, те правят снимки на крилото на машината и тези данни след това се обработват от системи за изкуствен интелект, които да проверят дали няма някакви дефекти по тези части.

Boeing Ваш клиент ли е?
Имаме с тях публично партньорство. Работим също с Швейцарските железници, със Siemens, с германското правителство и с американската армия, за които е важно да разберат как да разработват надеждни системи за изкуствен интелект. Това са първите ни клиенти, с които сме валидирали продукта.

Ако трябва да сравните развитието на изкуствения с този на човешкия интелект, то на какъв етап от развитието си е AI в момента? Скорошно проучване например сравни „интелигентността“ на автономните автомобили с тази на 7-месечно бебе в полза на бебето.

В момента наистина е възможно да се създаде изкуствен интелект, който в дадена задача да работи много по-добре от човек. Например, ако говорим за диагностика на рак от снимки, можем да създадем ИИ, който е много по-прецизен от най-добрия специалист в областта. Така че може да имаме технология, която е по-добра, но само за тези специфични задачи. Но те не работят още като човек и често се чупят. Ако вземем тази система, която диагностицира, и се опитаме да я използваме в съседната болница за същия тип снимки, тя изведнъж спира да работи, понеже нещо е малко по-различно, напр. устройството, с което се сканират пациентите. И изведнъж ИИ се обърква, което го няма при хората.
Така че е трудно да се сравни. Целта е този изкуствен интелект да става все по-генерален и по-широко приложим, така че да може да работи надеждно във всякакви среди.

Колко близо или далеч сме от системи с изкуствен интелект, които могат не само да се обучават, но и да разсъждават, за да се избегнат грешките, които споменахте?
Ако погледнем развитието на ИИ, има различни поколения. И първото поколение е базирано точно на такива логически разсъждения.
След това има и втори тип, който е базиран на самообучение от данни. Предимството на второто поколение е, че могат да се решават много по-сложни задачи.
В момента целта е как да ги комбинираме, така че да създадем трето поколение ИИ, което хем може да прави логически разсъждения, хем да работи по много сложни задачи и да се тренира от големи бази данни. Това сега е задачата – да направим надеждни системи, на които имаме доверие, че правилно решават проблемите, които са им зададени.

Кога очаквате да се случи това?
Смятам, че до 10 години ще има много сериозен прогрес. По целия свят се работи по тази тема. САЩ, Китай, Европа наливат милиарди, за да се стигне до това ниво.

Как ще можем да контролираме AI, ако един ден той изпревари човешкия интелект?
Най-вероятно няма да можем. Дори сега имаме технология, която, ако не се използва правилно, е опасна.
Да дам пример. ИИ е много добър да проследява и разпознава лица. От няколко снимки на моето лице той може да ме намери с много голяма точност. Ако тази технология се използва масово – да можеш да следиш хората от камери из града, ще стане страшно. Ти губиш всякакъв вид лично пространство. Затова в момента се разработват регулации.

В свят, в който решенията се вземат във все по-голяма степен от алгоритми и властта се измества все повече от хората към изкуствения интелект, каква трябва да бъде нашата роля?
Хората ще се занимават с креативни дейности. Ще можем да делегираме на ИИ все повече задачи, за да си освобождаваме време за занимание с най-човешките неща.

А технологичната безработица, за която предупреждават много експерти?
Не смятам, че е проблем. Считам, че ще успеят да се направят структури, така че хората да се занимават с интересни и креативни задачи. Не очаквам сериозен проблем.

Все повече се коментира засилващата се надпревара между САЩ и Китай по отношение на изкуствения интелект. Къде е Европа?
САЩ и Китай много усилено развиват технологията, докато Европа се опитва да стане лидер в регулациите и по отношение на темите за сигурно използване на надежден ИИ.

А като разработки къде е Европа?
Като разработки Европа не изостава чак толкова. Тук има много силни университети като ETH Zurich, който е №6 в света. Ако погледнем топ конференциите по ИИ, Европа има доста добро ниво.

Как оценявате ИТ средата в България? При последния ни разговор през 2018 споделихте, че това, което липсва тук са продуктовите стартъпи. Така ли е все още според Вас?

Според мен все още има липса на продуктови стартъпи, но има градация. ИТ секторът се развива много добре през последните 10 години. Има повече специалисти, които предоставят качествени софтуерни услуги. Сега проблемът е как да преминем от правенето на софтуерни услуги към създаването на продукти, развити в България. Има такива примери като Chaos и Payhawk, които се развиват доста добре. Нужни са повече. За да се случи тази стъпка в развитието, трябва да се наблегне на иновации, защото е трудно да правиш продукти на световно ниво, без да си водещото звено, което работи по този тип иновации.

Имате един успешен exit, а сега сте съосновател на втори стартъп с голям потенциал. Каква е формулата за успех?
Създадохме ChainSecurity – с която направих първия exit, като компания, базирана на развойна дейност, която разработвахме години в ETH Zurich. Това е рецептата – първо да има иновация и след това да дойде компанията. Много ми е интересна връзката между дадена иновация, която е създадена в университета, и как тя да се напасне на конкретен проблем в индустрията.