Luffy AI a levé £8,1 millions pour une IA auto-optimisée pour les moteurs électriques
Luffy AI, une startup d'Abingdon, Angleterre, a levé £8,1 millions dans une série A pour développer une IA 'neuroplastique' pour la gestion des moteurs électriques en temps réel. La série a été menée par BGF, qui se considère comme l'investisseur en capital-risque le plus actif au Royaume-Uni et en Irlande. L'entreprise a annoncé l'accord mardi.
Traité par IA depuis TNW ; édité par Hamidun News
La startup britannique Luffy AI d'Abingdon a levé £8.1 millions dans une ronde Series A pour développer ce que l'entreprise appelle l'IA "neuroplastique" pour gérer les machines physiques en temps réel. L'entreprise a annoncé la clôture de la ronde mardi.
Ce que Luffy AI développe
Luffy AI se positionne comme développeuse d'IA auto-adaptable ("neuroplastique") intégrée dans les moteurs électriques du monde entier pour les gérer en temps réel. L'idée est que le système s'adapte au fonctionnement d'un moteur spécifique et à ses conditions d'exploitation sans recalibrage manuel, améliorant l'efficacité et la précision du contrôle du matériel physique directement sur le terrain.
- Montant de la ronde Series A — £8.1 millions
- Siège de l'entreprise — Abingdon, Royaume-Uni
- Ronde menée par — fonds BGF
- Annonce de l'accord — mardi
Qui a investi dans la ronde
La ronde a été menée par BGF, un fonds qui se décrit comme l'investisseur en capital le plus actif au Royaume-Uni et en Irlande. La participation d'un tel investisseur dans un projet axé sur l'automatisation industrielle "matérielle" plutôt que sur les produits d'IA logiciels souligne l'intérêt croissant du capital pour l'IA appliquée qui gère directement les dispositifs physiques plutôt que de simplement traiter les données et générer du texte.
Ce que cela signifie
L'accord de Luffy AI montre que les investisseurs financent de plus en plus non seulement les modèles génératifs et les chatbots, mais l'IA appliquée aux équipements industriels — les moteurs électriques sont utilisés pratiquement partout, des appareils électroménagers à l'industrie lourde, et même une petite amélioration de l'efficacité de leur contrôle par le biais d'algorithmes auto-adaptatifs peut avoir un large effet économique.
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