Molham Aref crea RelationalAI como coprocesador de IA para nubes de datos

Molham Aref, fundador y director ejecutivo de RelationalAI.

IA relacional

Los científicos, ingenieros y gerentes de datos han estado trabajando durante los últimos 50 años en metodologías para obtener mejores conocimientos comerciales a partir de grandes almacenes de datos. A pesar de los avances en el almacenamiento de datos en la nube y la potencia informática, la creación de aplicaciones inteligentes para extraer conocimiento de los datos sigue siendo un desafío.

Molham Aref ha estado trabajando para cambiar esa dinámica con la creación de IA relacional.

Fundada en 2017, RelationalAI, con sede en Berkley, California, proporciona un sistema de gestión de gráficos de conocimiento relacional basado en la nube, con procesamiento probabilístico y razonamiento declarativo a escala para facilitar el desarrollo de aplicaciones de datos.

La empresa se encuentra en la intersección de tres megatendencias en informática: sistemas de bases de datos relacionales, software de gráficos de conocimiento e inteligencia artificial que en conjunto representan más de 1 billón de dólares en oportunidades de mercado.

“La inspiración para RelationalAI surgió de haber pasado la mayor parte de los últimos 30 años de mi vida ayudando a crear aplicaciones inteligentes como detección de fraude con tarjetas de crédito, optimización de la cadena de suministro, gestión de ingresos, planificación de mercancías u optimización de redes inalámbricas. Todos estos son ejemplos de aplicaciones que requirieron una combinación de tecnologías, incluidas tecnologías que hoy clasificaríamos como IA o aprendizaje automático. Ha habido una gran tendencia hacia la creación de más y más aplicaciones de este tipo, y simplemente no existía la infraestructura que lo hiciera fácil”, afirma en una entrevista el fundador y director ejecutivo de la empresa, Molham Aref.

La idea clave detrás de la empresa es acercar la semántica, el conocimiento o la lógica empresarial a los datos. Según Aref, cuanto más se acerque a los datos, más podrá hacerlos funcionar, indistintamente con los datos: más efectivo podrá ser, porque está reduciendo la complejidad de la tecnología y la complejidad de la huella tecnológica.

“La IA relacional hace posible que las personas representen el conocimiento, la semántica o la lógica empresarial de manera relacional, de modo que todo eso se pueda acercar mucho más a los datos y aprovechar el paradigma relacional. Y es por eso que vamos a comercializar como un gráfico de conocimiento relacional, donde organizamos los datos en forma de gráfico representado por bases de datos relacionales normalizadas”, dice Aref.

Como lo ve Aref, la IA relacional es un cambio de paradigma que ha ido surgiendo desde el desarrollo de SQL y los sistemas de gestión de bases de datos relacionales en los años 70, el software de gráficos de conocimiento y los avances en el almacenamiento de datos en la nube, en particular el auge de Snowflake y sus innovadores datos. plataforma que combinaba un nuevo motor de consultas SQL con una arquitectura diseñada para la nube, proporcionando la funcionalidad de una base de datos analítica empresarial.

Hace diez años, Hadoop había suplantado a las bases de datos relacionales. Pero llegó la innovadora arquitectura de nube de Snowflake que separó el almacenamiento de la computación y volvió a hacer posibles las bases de datos relacionales con big data.

De hecho, RelationalAI ha llegado al mercado como un coprocesador Snowflake, lo que no sorprende ya que el ex director ejecutivo de Snowflake, ejecutivo de Microsoft y multimillonario desde hace mucho tiempo, Bob Muglia, es a la vez inversor y miembro de la junta directiva de RelationalAI.

Las semillas de la IA relacional también comenzaron hace unos 10 años con avances en el trabajo teórico y la computación en la nube. “Ciertamente, el hecho de que Snowflake estableciera el tipo de arquitectura nativa de la nube fue un elemento importante. Pero algunos de mis colegas también innovaron en esta área en torno a nuevos tipos de algoritmos conjuntos que permiten representar la lógica empresarial inteligente, relacionalmente, con nuevos tipos de optimizadores de consultas, que toman la información que usted tiene sobre su negocio y la utilizan para realizar sus consultas. corre más rápido”, dice Aref.

A Aref y su equipo actual de 165 personas, la mayoría de los cuales son ingenieros y doctores, les llevó varios años desarrollar el software antes de firmar con algunos clientes consultores como AT&T y EY, que también estaban dispuestos a trabajar con la empresa a medida que continuaba construyendo. su plataforma. RelationalAI dará a conocer su versión totalmente comercial de la plataforma que estará disponible para una vista previa pública en su próxima cumbre en junio y su versión de autoservicio estará disponible poco después.

Cristian Figueroa, Jefe de Ciencia de Redes y Modelado de Comportamiento en Aplicación de efectivo dijo lo siguiente sobre trabajar con la empresa en una entrevista: “El coprocesador de gráficos de conocimiento de RelationalAI permite a mi equipo ver patrones, identificar las necesidades de los clientes y brindarles un mejor servicio. Con RelationalAI, ahora podemos realizar estos sofisticados análisis de gráficos dentro de nuestro entorno Snowflake, lo que nos ahorra mucho tiempo y dinero. Lo que antes se hacía en días, ahora se puede hacer en minutos”.

Según Muglia, RelationalAI se integra perfectamente con el centro de datos Snowflake SnowPark, pero también fue diseñado para funcionar con cualquier nube de datos y, de hecho, comenzó su vida dentro del entorno Azure.

Dada su tecnología potencialmente transformadora de paradigma, su relación con Bob Muglia y la exitosa historia de Aref como emprendedor, la empresa ha atraído unos 122 millones de dólares en financiación hasta la fecha, con su ronda Serie B más reciente de 75 millones de dólares en 2022 liderada por Tiger Global con participación de Madrona Venture Group, quien lideró la ronda Serie A 2021 de las firmas, junto con Addition y Menlo Ventures.

Aref nació en Beirut, donde su padre estudió en la Universidad Americana de Beirut. Después de terminar sus estudios universitarios y de maestría allí, obtuvo una beca para su doctorado en agricultura y química del suelo y fue contratado por DuPont para representarlos fuera de los EE. UU. y se mudó de regreso a Beirut, donde nació Aref. Luego, la familia se mudó de Beirut a Ginebra, El Cairo, Egipto, Atenas y, finalmente, a la sede de DuPont en Wilmington, Delaware. Aref tenía 14 años cuando se mudaron a Estados Unidos y terminaron la escuela secundaria en Delaware.

Fue a Georgia Tech para estudiar ingeniería eléctrica e ingeniería informática, pero tomó todas sus materias optativas en informática. Consiguió un trabajo de verano trabajando en sistemas de visión por computadora en AT&T en 1991. “Me ofrecieron un trabajo de tiempo completo. Entonces, en ese momento, yo estaba en la escuela de posgrado y era un estudiante muy pobre. Pensé en hacer esto por unos años. Me gusta mucho el trabajo y volveré y terminaré mi doctorado más tarde. Pero de todos modos eso nunca sucedió”, dice Aref.

Dejaría AT&T y tuvo la suerte de trabajar para una serie de empresas de software en Atlanta en el espacio de datos que tuvieron éxito y salieron a bolsa como HMC y Retek, que surgió de HMC. “Tuve un trabajo durante nueve años en Atlanta, no el tipo de trabajo que normalmente se asocia con las IPO y pude ser parte de dos IPO que fueron muy buenas. Y por eso desde el principio de mi carrera tuve convicción sobre lo que estábamos haciendo”, dice Aref.

Luego, Aref comenzó su viaje empresarial al iniciar sus propias empresas a principios de la década de 2000. Una empresa respaldada por capital de riesgo no llegó a ninguna parte. Y luego fundó Optima con 300.000 dólares de capital externo y se la vendió a Ericsson por 400 millones de dólares. Otra empresa de datos y análisis que fundó, Predictix, fue adquirida por Info por 450 millones de dólares. “Entonces tenía muchas ganas de vivir la experiencia de Silicon Valley. Por eso nos mudamos aquí en 2018, y desearía haberme mudado aquí hace 20 años porque conoces a gente como Bob”, dice Aref.

En una entrevista con Bob Muglia, ofreció sus ideas sobre RelationalAI y Molham Aref:

“He estado trabajando con estos muchachos durante unos cuatro años. Y no hay nada parecido en el mercado. Molham estaba trabajando con los mejores investigadores de todo el mundo en más de 20 universidades para desarrollar un conjunto completamente nuevo de algoritmos. Y en el proceso, escribieron más de 300 artículos para desarrollar este nuevo nivel de tecnología relacional para llevarlo al siguiente nivel y poder manejar los problemas asociados con los gráficos. Y en particular, esta idea de un gráfico de conocimiento, que se está volviendo cada vez más importante, particularmente ahora que tenemos estos grandes modelos de lenguaje, porque un gráfico de conocimiento puede proporcionar los medios para definir los atributos del negocio de una manera que sea comprensible para todos. humanos, y también es comprensible mediante estos modelos”.

“Ahora, mediante el uso de estos nuevos algoritmos, se pueden resolver problemas que son problemas de gráficos a una escala realmente alta, y hacerlo de una manera muy complementaria a la forma en que funcionan las plataformas SQL como Snowflake. Al construir sobre la plataforma Snowflake, hay una enorme base de clientes, clientes muy sofisticados que, en general, están resolviendo problemas difíciles. Y lo necesitan”, afirma Muglia.

¿En cuanto al futuro? “Tenemos un modelo de negocio súper escalable. Tenemos una propuesta de valor muy convincente. Tenemos fosos profundos. Creo que se puede construir una empresa muy valiosa y una empresa que tenga mucho impacto. Estoy muy entusiasmado por intentarlo y con gente como Bob apoyándonos, entrenándonos, guiándonos e invirtiendo en nosotros, después de haber visto esta película varias veces”, concluye Aref.

2024-05-08 13:50:01
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