Matroid analizza i contenuti video di ogni fotogramma

Se una foto vale più di mille parole, un video vale ogni suo singolo fotogramma. Matroid, una startup che si occupa computer vision, permette a chiunque di sfruttare le informazioni incorporate intrinsecamente in ogni video. Grazie al suo sistema, è possibile costruire un proprio rilevatore che sfrutti una piattaforma web intuitiva della società, per individuare sia le persone che la maggior parte di altri oggetti.

Reza Zadeh, fondatore di Matroid e professore associato presso la Stanford University, si è dedicato all’idea dietro alla sua startup nel corso degli ultimi dieci anni. La comfort zone di Matroid sta nella sua capacità di individuare degli oggetti specifici presenti in un video, anziché estrarre intuizioni dalle immagini satellitari o mediche.
Per usufruirne gli utenti devono semplicemente scaricare un set personalizzato per il training oppure scegliere da una libreria dedicata, centinaia di milioni di immagini per stabilire il proprio tipo di rivelatore. Matroid è in grado di gestire immagini e video clip durante il training. Esso utilizza diversi tipi di reti neurali per elaborare i diversi tipi di input. Quando si aggiunge un video, verrà richiesto di inserire dei box di selezione sugli oggetti importanti all’interno della scena e questi verranno utilizzati per il training.

La startup ha in programma di lavorare con i dati e con società di misurazione – come la Nielsen – per commercializzarle ottenendo preziose informazioni sia dalla televisione che da altri media. Apple potrebbe voler sapere, ad esempio, quante volte un iPhone oppure un MacBook appaiano all’interno di un film trasmesso sulla HBO. Ma, al di là della pubblicità, anche le squadre addette alla sorveglianza potrebbero essere in parte automatizzate grazie a Matroid, attraverso un training che possa escludere dalla rilevazione movimenti di animali oppure di alberi e concentrarsi invece sulle persone o sui veicoli.

La startup punta alla monetizzazione proprio grazie a questi casi d’uso, addebitando ai clienti il monitoraggio di video con riprese continue. E per quelle aziende costrette ad inviare i propri dati a collaboratori esterni, Matroid farà la stessa cosa – algoritmicamente – nello stesso luogo in cui vengono fatte le riprese, a pagamento s’intende.

Zadeh e il suo team stanno lavorando per costruire un marketplace dedicato alla computer vision, in cui gli esperti saranno in grado di creare e vendere i rilevatori personalizzabili più avanzati. Per attirare gli sviluppatori, Matroid sta costruendo strumenti utili per la visualizzazione all’interno della propria piattaforma. Sta inoltre lavorando per esporre una maggiore quantità di TensorFlow per chiunque sia in grado di maneggiarlo.

Quello che ci si chiede è se si possa costruire una comunità abbastanza velocemente da creare qualcosa che abbia un valore sostenibile. Zadeh stesso è stato attivo all’interno della comunità del machine learning, organizzando la conferenza Scaled Machine Learning ed evangelizzando TensorFlow.
Contrariamente alla tendenza che spinge alla verticalizzazione, Matroid è stata in grado di godere dell’appoggio entusiasta della NEA, un gioco che ripagherà a seguito della creazione di comunità se Matroid e le sue API diventeranno sufficientemente integrati ai flussi di lavoro aziendali.