Kymera Labs

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.