Kymera Labs

קיימרה מאפשרת פיתוח והטמעה מהירים של טכנולוגיות למידת מכונה ובינה מלאכותית ע"י ייצור דאטא "סינטטי" לגופים גדולים, ממשלות, ארגונים פיננסיים/חברות פינטק וכד‘. החברה גייסה משקיעים משמעותיים ועובדת כרגע עם מספר לקוחות גדולים ומוכרים מתחום הדאטה והפיננסים

117% מיעד הגיוס

אין טבלה 
קמפיין נגמר  אין לחצן 
שתפו
מפרסם: יואב וילנאי
מומן בהצלחהגיוס אנג'לים
סוג השקעה:
שלב החברה:
קטגוריה:
תוכנה

עיקרי הדברים

עיקרי הדברים

שת"פ במסגרת אקסלרטורים אקסקלוסיביים של הבנק הבינלאומי ו-Citi Bank וביצוע הטמעות טכנולוגיה ראשונות בתשלום בשלושה בנקים מובילים בעולם, שתי חברות פינטק ויצרנית בסיסי נתונים

קיימרה לאבס נבחרה במסגרת שני אקסלרטורים פיננסיים אקסקלוסיביים, מטעם הבנק הבינלאומי ו- CITI Bank בתל אביב, בהם החלה בפעילות משותפת עם שני הגופים הבנקאיים המובילים אשר הביעו אמון ועניין רב בטכנולוגיה ובמוצר שמפתחת החברה, במטרה ליצור שיתוף פעולה טכנולוגי הדוק וארוך טווח, במסגרתו יוטמעו טכנולוגיות החברה ביחידות בנקאיות שונות. בימים אלו מבצעת קיימרה התקנות ראשונות בתשלום בשלושה בנקים מובילים בעולם, שתי חברות פינטק ויצרנית בסיסי נתונים ומשתפת פעולה עם חברות טכנולוגיה גדולות במכרזים ממשלתיים ברחבי העולם.

השקעות מטעם קרן פרגרין, רשות החדשנות ואנג'לים מובילים

החל מנובמבר 2018, חברה קיימרה בתכנית "חממות טכנולוגיות", במסגרת חממת אינסנטיב של קרן פרגרין המובילה, בשיתוף רשות החדשנות הישראלית. בנוסף, בין משקיעי החברה נמנים "אנג'לים" בעלי ניסיון ורקורד רב כמשקיעים, העומדים מאחורי חברות מהגדולות במשק הישראלי, ובהן Waze, MobilEye ועוד, אשר הקדימו לזהות את הפוטנציאל האדיר של הטכנולוגיה ולהצטרף להצלחתה.

פריצת דרך ראשונה מסוגה בשוק הדאטה העולמי

הפתרונות הקיימים כיום להגנת פרטיות נתונים אינם נותנים מענה הולם וניתן לשחזר מהם את נתוני הלקוח ובכך לחשוף את זהותו. הטכנולוגיה פורצת הדרך שפיתחה קיימרה, המבוססת על מודל מתמטי, מאפשרת ליצור "פייק דאטה", מאגר מידע של נתונים "פייק" אשר משקפים את נתונים האמת מבלי לחשוף אותם; בניגוד לפתרונות קיימים, לא ניתן לשחזר לאחור את הנתונים ולחשוף את נתוני האמת.

 

טכנולוגיה ייחודית מוגנת בפטנט

טכנולוגיית קיימרה מבוססת על פיתוחים מתמטיים המוגנים בפטנט, הנמצא בהליכי רישום (PROVISIONAL) ברחבי העולם, ומהווה קניין רוחני ואטרקטיבי בעל ערך רב. בעולם המונע יותר ויותר על ידי דאטה, ה-IP הייחודי של החברה מאפשר ללקוחותיה שימוש מלא בכל תכונות והקשרי המידע, יכולת הדמיה של סוגי דאטה רבים, מהירות עיבוד יוצאת דופן, התייחסות ממשית למקרי קצה ושילוב של נתונים חריגים שכיום "נעלמים" מהדאטה, לצד יכולות שימור רצף אירועים על ציר כרונולוגי, המאפשרים ביחד שימוש וניתוח מדוייק מאי פעם של דאטה לצרכים מגוונים, ובהם למידת מכונה, סטטיסטיקה מורכבת, אבטחת איכות ועוד.

תחילת פעילות בשטח לאחר ניסויי היתכנות מוצלחים

כבר בחודש ינואר 2021 תחל קיימרה בפעילות "פרודקשן" ממשית, במסגרת אחד משיתופי הפעולה שלה, במטרה ליצור דאטה סינתטי לצרכי הבנק, כחלק מרגולציית בנקאות חדשה המובלת על ידי המפקח על הבנקים בבנק ישראל. זאת לאחר שהחברה השיגה הוכחות היתכנות מוצלחות בניסויים שנערכו עם גופים בינלאומיים שונים, ובהם בנקים גלובליים וחברות פיננסיות מובילות.

כמו כן נמצאת החברה בשלבי מו"מ שונים לקראת תחילת עבודה עם שורה ארוכה של חברות נוספות בארץ ובעולם, ובהן בנקים בינלאומיים, תאגידים גדולים, בנקים ישראליים, חברות פינטק ופיננסים, חברות מתחום אינטגרציית המערכות ועוד, המעוניינים בטכנולוגית קיימרה.

   

פיצ'

פיצ'

הצורך

בעולם הטכנולוגי של היום נהוג לומר שאם אתה לא משלם על המוצר - אתה המוצר, כשהכוונה היא בעיקר לדאטה הרב שמייצרים משתמשים בפלטפורמות השונות. מאגרי דאטה של משתמשים נחשבים בימינו ל"נפט החדש" - משאב יקר ערך, שחשיבותו וערכו רק הולכים ועולים בשנים האחרונות, וצפויים להאמיר כבר בעתיד הקרוב.

הכלכלה המושפעת יותר מאי פעם מעולם הטכנולוגיה, אשר מונעת באופן כבד על ידי דאטה, דורשת בהתאם יותר ויותר יכולות שונות להעברת, שיתוף ועיבוד הדאטה, ובהן "שינוע" הדאטה למקומות שונים בתוך ומחוץ לארגון, שיתוף הדאטה עם גופים וגורמים נוספים, עיבוד של המידע בפלטפורמות שונות ועוד - וכל זאת תוך דרישה מחמירה לשמירה על פרטיות והגנת המידע הרגיש שנאסף.

בתחומים של למידת המכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI) אשר נמצאים בצמיחה מואצת בשנים האחרונות, נדרש דאטה רב ואיכותי ככל הניתן, אך מידע זה נוטה להיות רגיש באופיו, שכן מקורו במשתמשים פרטיים. תחומים אלו נפוצים מאוד במגוון ורטיקלים ותעשיות, לרבות פינטק, בריאות ועוד, וצפויים לפי תחזיות אנליסטים לצמוח משמעותית בעשור הקרוב.

כיום הקושי המרכזי בהשגת דאטה איכותי בכמות מספקת, נובע מכך שמאגרי הנתונים המשמשים את המודלים מכילים כמות גבוהה של נתונים "רגישים" על משתמשים, העלולים לזהותם בהצלבה עם מידע נוסף. עובדה זו הובילה את הרגולטורים ברחבי העולם כולו לנקוט באמצעי רגולציה נוקשה בכל הקשור לאבטחה ופרטיות המידע (לדוגמה, GDPR, HIPPA, PCI, וכד').

צוואר הבקבוק הרגולטורי

רגולציה זו למעשה מגבילה בפועל את הגישה לנתונים וקובעת כללים ברורים להעברת דאטה, תוך הגבלה ניכרת גם בסוג הנתונים בהם ניתן לעשות שימוש. מגבלות אלו משפיעות על ענפים רבים הנשענים על דאטה, אך משקלן גדול במיוחד בתעשיות העוסקות בדאטה רגיש יותר (Privacy, Confidentiality), כמו נתונים פיננסיים (Fintech), נתונים ביטחוניים, רפואיים ועוד.

מסיבה זו, הדאטה המועבר כיום הינו במקרים רבים קטוע וחלקי ("ממוסך"), לצרכי עמידה ברגולציה, תוך פגיעה ביכולות ניתוח והסקת המסקנות על בסיס הדאטה. בתהליך ה"מיסוך" נפגעות במקרים רבים ה"תכונות" (Features) של הדאטה המקורי, ולכן קשה להעזר בו ליישומי אימון (training set) עבור תהליכי למידת מכונה. למעשה, משך הזמן הרב הנדרש לקבלת אישורים להעברות דאטה (בתלות בסוג הדאטה, ובמאפייני הצדדים), אשר עשוי להגיע לחודשים רבים של המתנה, מהווה לבדו מחסום משמעותי עבור גופי פיתוח, הפועלים בשוק תחרותי זה.

הפתרון

קיימרה לאבס פיתחה פלטפורמה לסינתוז דאטה - יצירה של מאגרי "פייק דאטה" - המבוססת על טכנולוגיה חדשנית מוגנת על ידי פטנט ייחודי. הטכנולוגיה למעשה מאפשרת ללקוחות להשתמש בחיקוי מדויק של הדאטה שברשותם - מבלי להסתכן בפגיעה בפרטיות ובחיסיון הנתונים.

מערכת הסינתוז של קיימרה פועלת במודל SAAS ON PREM ומותקנת במערכות הלקוח, ועל גביהן מייצרת דאטה מסונתז, אשר מחקה את כלל האיכויות והתכונות הסטטיסטיות של הדאטה המקורי, תוך ביטול כל סיכון בטיחותי אפשרי למידע.

למערכת של קיימרה לאבס יתרונות משמעותיים וקריטיים לעומת המתחרים בכל הנוגע לקלות השימוש בפלטפורמה, תהליך התקנת המערכת, כוח החישוב הנדרש וכמובן, מכלול התכונות הסטטיסטיות ויכולות הטיפול במקרי קצה בדאטה, הנשמרות ללא כל פגע.

   


הטכנולוגיה

הטכנולוגיה פורצת הדרך של קיימרה לאבס מתבססת על מודל מתמטי אשר מעוגן בפטנט בלעדי לחברה. לעומת הטכנולוגיות הקיימות בשוק לייצור דאטה סינתטי, המבוססות על מודלים של AI, לרבות טכנולוגיות GAN אשר מוגבלות מבחינת זמני העיבוד הממושכים, ומידת המורכבות של עיבוד הנתונים ושימור התכונות הסטטיסטיות, טכנולוגית הדאטה של קיימרה היא היחידה בעולם, המבוססת כולה על תיאוריות מתמטיות. עובדה זו מקנה לה את היכולות לשמר אירועים על פני זמן, נתוני קצה ועוד, תוך אפשרות לביצוע תהליך הסינתוז בקבועי זמן קצרים ושמירה על סיבוכיות לינארית.

בין השימושים והיישומים האפשריים של הטכנולוגיה:

תובנות ואנליטיקה: ניתוח נתונים בלי הצורך להצפין או לבצע תהליכים של מיסוך ואנונימיזציה לפני כן.
בדיקות איכות של מערכות: העלאת רמת הדיוק של תוצאות בדיקות האיכות ובזכות זאת, היכולת לקצר תהליכי פיתוח מורכבים.
שירותי ענן: מעבר לדאטה סינתטי מאפשר להשתמש בשירותי ענן, שכיום אינם נגישים עבור בעלי דאטה רגיש, מבלי לסכן את רמת הבטיחות ותוך עמידה בדרישות הרגולציה.
מודלים של AI ו-ML: דאטה סינתטי של קיימרה הינו איכותי במיוחד בזכות השמירה על כלל התכונות הסטטיסטיות של הדאטה המקורי, תוך אפשרות לשכפלו ולשפר את תהליך "הלימוד" עבור מודלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
ציון לקוחות: קיימרה לאבס מאפשרת סינתוז של דאטה וקבלת תוצאות ומסקנות שלאחר מכן יוחלו על הדאטה המקורי. בדרך זו, ארגונים יכולים להשתמש  בצורה חופשית בספקי צד ג' לצרכי אנליטיקה, מבלי להסתכן לרגע אחד בחשיפת המידע המקורי והרגיש.

 

הצוות

הצוות

יואב וילנאי
CEO
מהנדס תוכנה, יזם בעל ותק של 20 שנה בהקמה וניהול חברות, פיתוח עסקי ובניית ערוצי הפצה ומכירה בינלאומיים. ניסיון רב בניהול צוותי וחברות טכנולוגיה ומערכות Data Analysis, ומביא איתו ידע וניסיון רלוונטי הן בצד הטכנולוגי/מוצרי והן בצד העסקי. יזם ומנכ"ל משותף של חברת דלקנים ומערכות שליטה לדלק; כמו כן כיהן כמנהל חברת השקעות סינית.

  • מייסד
אורן בן יוסף
VP R&D
מפתח תוכנה, עם מעל 16 שנים ניסיון בעבודה בסטארטאפים בעיקר בתחום הפינטק, ופרוייקטי מערכות SAAS וסייבר. ניסיון נרחב בפיתוח מערכות קצה אל קצה. מומחה במתן פתרונות למערכות מורכבות בצד השרת משלב התכנון ועד למוצר מוגמר.

  • עובד מפתח
נעה סרברניק
VP Product
בוגרת תכנית שחקים ומנהלת מוצר ביחידת 8200, בעלת ניסיון מוצר בחברת VMware. כלכלנית בעלת תואר שני ובעלת ניסיון של למעלה מ-7 שנים בגופים פיננסים ממשלתיים - ניתוח דאטא בחטיבת השווקים בבנק ישראל; מרכזת בכירה אחראית מערכת הביטחון וקניין רוחני, החשב הכללי במשרד האוצר. נעה מביאה למיזם שילוב של ניסיון בניהול מוצר עם ניסיון רב רלוונטי בעבודה על ניתוחי דאטא פיננסי רגיש ומכירה היטב את התחום מצד הגופים הפיננסיים.

גלעד מנור
Advisory board
מהנדס תכנה בעל 20 שנים של ניסיון בפיתוח פלטפורמות Machine Learning, ארכיטקטורת מערכות תכנה Backend מורכבות והובלת פיתוח. ניסיון רב בתכנון ואימפלמנטציה של פלטפורמות למידת מכונה, ארכיטקטורות מבני נתונים big data, ואלגוריתמי machine learning - Clustering, prediction models, וכד‘. הניסיון הרב של גלעד בתחום רלוונטי ביותר למיזם לבניית פתרון וארכיטקטורת פלטפורמה הוליסטית ורובסטית.

  • יועץ
פרופ‘ אלעזר אדלמן
Scientific Board
אלעזר אדלמן הוא מהנדס, מדען וקרדיולוג אמריקאי מוכר. הוא מכהן כפרופ‘ להנדסה רפואית ומדעים במכון הטכנולוגי של מסצ‘וסטס (MIT), כפרופ‘ לרפואה בבית הספר לרפואה של הרווארד וב-Brigham and Women‘s Hospital בבוסטון, וכן רופא קרדיולוג ב-BWH.

  • יועץ
דניאל כהן
Advisory Board
מתמטיקאי, מהנדס תוכנה, מנהל השקעות וחבר דירקטוריון במספר חברות ביוטק, בעל ניסיון בתחומי הון-סיכון, בנקאות השקעות ופיתוח עסקי בחברות הייטק וביו-טק, בעל רקע מדעי נרחב.

  • יועץ

עדכונים

עדכונים

אין עדכונים להצגה

סבבי הגיוס באמצעות פלטפורמת אקזיטוואלי מתבצעים בהתאם למודל של פטור מחובת פרסום תשקיף לפי סעיפים 15א(א)(1) ו-15א(א)(7) לחוק ניירות ערך, התשכ"ח-1968. במודל זה, בכל סבב השקעה חשיפת מידע מפורט על ההשקעה ועל החברה מוגבל ללא יותר מ- 35 משקיעים שאינם משקיעים כשירים וסבב ההשקעה איננו במתכונת של רכז הצעה כהגדרתם בחוק ניירות ערך.
עקבו אחרינו