卡内基梅隆大学的计算机科学家花了数年时间发明并完善了一个平台，该平台使用工作站，分布式计算机，移动设备或嵌入式设备来有效地解决大型机器学习问题，并且现在已经剥离了Petuum公司的一个公司。这些商业上的功能。

机器学习部教授兼该公司创始人兼首席执行官Eric Xing表示，该公司已获得1500万美元的初始风险投资资金，并预计明年初将首批产品投放市场。

机器学习（ML）和人工智能（AI）技术是自动驾驶汽车，语音识别，计算机视觉，自然语言处理和电子病历分析以及许多其他企业大数据分析应用等创新的关键。

“在10到20年内，AI和ML将成为任何计算设备的主要工作量，”Xing说。“我们需要优化AI / ML程序在这些设备上的设计，编程和运行方式，特别是当这些程序的规模和复杂程度不断提高时。在许多领域，例如自动驾驶汽车，大多数AI / ML解决方案的当前限制 - 这通常是手工制作的黑匣子 - 已成为瓶颈。“

 “Petuum有望成为一个变革平台，使AI / ML程序能够轻松构建，并使用透明且可重复的标准化方法在不同的硬件平台上安装和运行.Petuum平台中的技术允许程序正确运行，迅速，大规模，并使用最少的计算资源，“兴说。该公司的愿景是让平台最终在任何类型的硬件上运行。

“我们的平台将生产不同的计算设备，从数据中心到移动和嵌入式平台，外观和功能就像一台计算机，”他说。他指出，这些设备已经存在许多大型AI / ML问题所需的大量数据集。Petuum将允许AI / ML程序在这些分布式计算设备上无缝运行。

Petuum寻求通过分布式计算以更大的规模增强和扩展人工智能和机器学习的使用。Xing承认，计算设备之间的通信对于AI / ML来说可能很棘手，但他和他的合作者帆船实验室团队在过去3 - 4年中开发了参数服务器，托管通信和负载平衡方法，可以自动保持设备运行同步。

虽然其他团队使用分布式设备解决了机器学习问题，但Xing和他的团队已经证明他们的方法为所有类型的ML问题提供了最佳，有效的解决方案，而不仅仅是某些子集，例如深度学习。因此，该平台可以支持广泛的应用，例如自然语言处理，图像和视频理解以及交易数据中的异常检测。

“我们达到了一个没有资本投资就无法走得更远的地步，”邢说，促使该公司成立。他希望在未来六个月内招聘30至50名员工，并且由于需要训练有素的计算机科学家和工程师，他们打算让公司靠近卡内基梅隆大学。“我们的目标是在匹兹堡建立，认识到城市和CMU的优势，帮助我们获得所需的顶尖人才，”他补充说。

拥有语言技术研究所和计算生物学系任命的Xing最近担任CMU机器学习与健康中心主任，该中心是匹兹堡健康数据联盟的一部分，该联盟是卡内基梅隆大学的合作项目。匹兹堡和UPMC。

尽管Petuum的推出导致他退出该职位，但Petuum计划揭示的首批产品之一是通过分析电子病历和寻找具有类似病症的患者来评估疾病风险和预测患者再入院率的方法。该产品可为医疗行业的精准医疗和决策问题提供新的解决方案。