生物识别学研究人员Joy Buolamwini，Timnit Gebru和Inioluwa Raji赢得VentureBeat他们对面部识别算法偏见的研究的研究奖。
零售机器人提供商Bossa Nova为其机器人工人赢得了业务应用程序类别，该机器人使用计算机视觉和面部识别软件以及RGB照片和点云来执行库存管理任务。根据VentureBeat的说法，他们已经在数十个沃尔玛地点工作，以0.4 mph的速度存放货架。
在NLP/NLU（自然语言处理/自然语言理解）创新类别中，丹麦的Corti赢得了其模式识别系统的赢得了胜利，该系统确定了何时紧急呼叫涉及心脏事件。该技术可以比单独的操作员更准确地理解此类事件，并且更快30秒。
Vue.AI赢得了计算机视觉类别，该类别使零售客户几乎可以尝试衣服。 Xnor因其“无处不在，每个设备上的AI无处不在”技术而获得了启动聚光灯奖，其中包括AI2Go平台，提供了优化的，预先建立的在设备的AI模型，以在低功率和廉价设备的边缘进行深入学习。
奖项的五个类别中的每一个中有四个不同的提名人，这些提名是在VentureBeat的Tranform 2019事件。
Bulamwini和Gebru开始了一场辩论，该辩论在生物识别行业和媒体中都引起了大量关注，并通过对数据集进行了学术研究，这是去年造成算法偏见的原因。随后的研究Buolamwini和Raji在某些系统中显示出显着改善，但同时，不同人口统计学的系统准确性存在很大的差异。亚马逊将这项研究削减是对面部分析软件的滥用，以执行面部识别，但一组著名的AI研究人员支持这项研究并呼吁该公司停止向警察提供面部认可。
