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Consensus recauda 11,5 millones de dólares para un motor de investigación de inteligencia artificial para artículos científicos

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Consensus, un motor de búsqueda académico basado en inteligencia artificial para investigaciones científicas, recaudó 11,5 millones de dólares en una ronda de financiación de Serie A liderada por Union Square Ventures.

Los inversores principales de Perplexity, Daniel Gross y Nat Friedman, participaron en la ronda junto con los antiguos inversores Seed Kevin Carter, Draper Associates, Alumni Ventures y Path Ventures.

¿Qué hace?

La empresa está construyendo un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial para que los artículos de investigación científica sean detectables, consumibles y accesibles.

El usuario le proporciona a la IA una pregunta y luego recibe bibliografía con respuestas relacionadas con la consulta. También sintetiza los conocimientos de la bibliografía y extrae información relacionada con la investigación específica encontrada, como el tamaño de la muestra y la población.

Consensus, con sede en Boston, utilizará los fondos para ampliar su fuerza laboral, invertir en experimentos de crecimiento y acelerar el desarrollo de productos.

“Valoramos profundamente la investigación y la evidencia, pero nunca tuvimos las habilidades ni la capacidad de atención para analizar la investigación nosotros mismos. Queríamos aplicar nuestra experiencia en tecnología de consumo a la investigación científica e intentar hacer que este increíble contenido sea más accesible y consumible, sin importar tu experiencia”, dijo el director ejecutivo de Consensus, Eric Olson, en un comunicado.

INSTANTÁNEA DEL MERCADO

Otras empresas que utilizan IA para analizar la investigación científica incluyen Dimensions, que ofrece datos de investigación vinculados y aplicaciones de IA destinadas a acelerar los descubrimientos científicos.

Semantic Scholar ofrece una herramienta de investigación gratuita habilitada con inteligencia artificial para literatura científica, cuyo objetivo es ayudar a los investigadores a extraer significado e identificar conexiones entre artículos.

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