初创企业Element希望为全世界、特别是发展中国家解决身份认证问题

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身份识别是一个非常实际的人口管理问题,也是现代社会一个人生存的终身“密码”。今天,身份通常是通过使用政府身份证和官方文书交换,但是当有人丢失文书或被销毁时会发生什么?发展中国家的情况是,一个公民可能从未收到人生开始时的身份文件?

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由产品设计师Adam Perold和著名的机器学习研究员Yann LeCun共同创立Element筹集1200万美元的A轮投资。LeCun是卷积神经网络人工智能的祖师爷,它现在形成了深度学习AI的基础理论之一。

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Element希望通过提供分散式生物特征身份平台,彻底改变银行,医院和其他服务提供商与客户合作的方式。该公司的软件可以在任何移动设备上运行,并且可以使用设备的摄像头识别用户的脸部,手掌和指纹以创建经过验证的匹配。用户可以选择使用哪种模式。

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Element通过AI进行生物识别

生物特征识别是一项艰巨的机器学习过程,所以2012年成立的Element由Stanford受过教育的产品设计师Adam Perold和著名的机器学习研究员Yann LeCun共同创立。

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LeCun现在是该公司的首席科学顾问,在纽约州的Facebook担任AI Research主任,同时继续在纽约大学任教。

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Element的纯软件解决方案使用移动设备上的通用相机进行生物识别 – 无需特殊硬件或连接。

Element宣布由PTB Ventures和GDP Ventures领导的一轮1200万美元的A轮融资,PTB的David Fields和GDP的On Lee加入公司董事会。此前该公司的投资者包括Pandu Sjahrir,Scott Belsky,Box Group和Recruit Strategic Partners。

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关于Element

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Element开发和分发基于移动的纯软件生物识别平台。 作为移动深度学习的先驱 – 同时也是该领域的第一批 – 我们与世界各地的合作伙伴合作建立更高效和包容的社会。 我们目前的重点是亚洲和非洲,超过10亿人缺乏适当的身份。 我们的端到端生物识别解决方案正在用于构建全球免疫平台,实现连接诊断,为医疗服务提供商提供数字身份资源,以及提供金融服务等。

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Element由Facebook的首席AI科学家,纽约大学教授Adam Perold和Yann LeCun创建。

数据必须安全有效压缩到移动设备存储

此外,考虑到不依赖网络的移动硬件的限制,数据必须经过非常有效的压缩,并且机器学习算法不能使用太多的计算能力。否则,发展中国家流行的低端Android设备无法快速执行身份匹配,提供良好的用户体验。

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Element公司称,团队设法减少一个人的身份存储数据量到大约两千字节。

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安全性挑战

公司构建其平台所面临的下一个挑战是安全性。身份数据,尤其是生物识别数据是主要挑战来自安全。由于设备通常会在用户之间共享这一事实而加剧了身份数据。例如,银行的一台设备可能为数千名用户提供服务,所有这些用户都需要独立的安全数据。

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Element表示,这些安全挑战已被设计成该系统的核心。

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最终,该公司的平台作为其合作伙伴移动应用背后的SDK而存在。它不仅提供身份层本身,还提供安全的数据基础设施,允许将诸如银行账户和医疗文件等记录连接到基础身份。

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发展中国家是项目的受益者

Element目前是针对发展中国家的,Perold认为他花费了一半以上的时间前往东南亚和非洲建立合作伙伴关系,并研究公司的技术如何改善关键的社会服务。作为该公司签署的合作伙伴,Telekom 印度尼西亚,作为1.8亿用户的服务提供商,是该快速发展经济体中人与身份之间的关键连接之一。

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该公司组建的另一个合作伙伴是全球良好基金(Global Good Fund),这是比尔盖茨与Intellectual Ventures的合资企业。该项目致力于为新生儿和婴儿创造更好的生物识别身份。这对一个人的最终健康至关重要。该公司正在与 icddr,b 和柬埔寨吴哥儿童医院合作开展该项目。

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商业前景

识别和ID系统的商业用途可以说是非常广泛。从金融到医疗数据…一切的现代生活是围绕着一个人的身份识别展开的。

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能够实现便携式的个人生物ID,不但可以用于加强个人隐私保护,而且可以大为方便数据的流通和共享。使用者就不需要一次一次地记忆和输入密码,生物识别会更安全更快速。

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Element发展的AI生物身份认证体系的商业应用场景更为广大。

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Element网站宣传的亮点
通过移动生物识别技术,每个人的身份现在都成为可能。Element的纯软件解决方案使用移动设备上的通用相机进行生物识别 – 无需特殊硬件或连接。

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普遍 – 适用于多种移动设备

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高性能 – 在准确性方面优于标准硬件,采用分秒级身份验证和便于注册

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安全 – 原生安全架构,行业领先的数据和代码保护,以及先进的反欺骗功能

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包容性 – 算法直接从自然特征中学习 – 从婴儿到体力劳动者到老年人

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文章分类: 因特网与科技

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