La IA ha sido la columna vertebral de muchos avances tecnológicos a lo largo de los años, pero un desafío que aún tiene que resolver es el de la conducción autónoma: por mucho que lo intenten, los ingenieros aún tienen que construir una plataforma que pueda manejar todos los aspectos prácticos y eventualidades inesperadas. de conducir un vehículo tan bien o mejor que un ser humano, y que también ha convencido a los reguladores y a la población en general de su fiabilidad. Todavía estamos viendo mucho desarrollo, sin embargo, y hoy, Autocerebros – uno de los aspirantes en este espacio que cree que ha descubierto cómo corregir el margen de error del 1% típico en la conducción autónoma con un enfoque de “autoaprendizaje” que es independiente del hardware (más sobre eso a continuación) – está anunciando aún más fondos para continuar desarrollando su plataforma.
La startup israelí ha recaudado $ 19 millones, completando su Serie C en $ 120 millones. El primer tramo de esta inversión se hizo público en noviembre 2021, y en total la lista de inversores incluye a Temasek, los patrocinadores estratégicos anteriores Continental y BMW i Ventures, y los nuevos patrocinadores Knorr-Bremse AG y VinFast. Como antes, la compañía no revela su valoración, pero por algún contexto, es un espacio lleno de gente que proporciona algunos números comparables.
Mobileye de Israel, que el CEO y fundador de Autobrains, Igal Rachelgauz, describe como el mayor competidor de su empresa, a principios de este mes presentó de forma confidencial una oferta pública inicial (el propietario Intel mantendría una participación en la empresa escindida, en caso de que esto siguiera adelante). Ha sido reportado que Mobileye podría estar valorado en alrededor de $ 50 mil millones si cotiza. Wayve, una startup de vehículos autónomos del Reino Unido, recaudó $ 200 millones en enero, valorado en la región de $ 1 mil millones.
Autobrains ha recaudado hasta la fecha algo menos de $140 millones y está adoptando un enfoque que cree que le dará más tracción en el mercado debido a su flexibilidad.
Gran parte de la tecnología de conducción autónoma (Mobileye es un ejemplo) se basa en sensores lidar, con algunas empresas (como Wayve) construyendo sistemas en bases de menor costo utilizando radar, teléfonos inteligentes e inteligencia artificial para unir la experiencia. Autobrains adopta un enfoque diferente que podría describirse como independiente del hardware, utilizando radar y también lidar, pero solo si el OEM lo ha integrado.
El enfoque de la empresa proviene de más de una década de I+D. Originalmente, la startup desciende de una empresa llamada Cortica AI (que había fundado Rachelgauz), que pasó años desarrollando tecnología de imágenes basada en IA aplicada en una amplia variedad de casos de uso (nuestra primera cobertura, de hecho, fue sobre el desarrollo de imágenes). reconocimiento por publicidad): Autobrains se escindió e inicialmente se calificó como “tarjeta de IA” para darse cuenta más del valor de la propiedad intelectual en lo que respecta al caso de uso muy específico de la conducción. La compañía dice que tiene más de 250 patentes presentadas sobre su tecnología.
Una de las principales barreras para la IA autónoma ha sido la incapacidad de los sistemas de aprendizaje automático para dar cuenta de los casos extremos, con la toma de decisiones basada esencialmente en conjuntos de datos etiquetados que se han introducido en los algoritmos. “Es un proceso muy costoso que involucra a miles de personas, pero aún enfrenta el desafío de la precisión porque no se pueden cubrir todos los casos extremos”, dijo Rachelgauz. Entonces, en un ejemplo trágico, mientras que el operador en el accidente del piloto del automóvil autónomo de Uber en Arizona fue acusado por el choque, la razón por la cual el automóvil no se detuvo por sí solo fue que no reconocio al jay-walker.
Como lo describe Rachelgauz, Autobrains no depende de datos etiquetados y se ha creado para “trabajar más cerca de las formas humanas” de aprendizaje, manteniendo los datos aleatorios, permitiendo que la plataforma encuentre los puntos en común y luego repasando los aprendizajes para mantener lo que es. relevante para seguir aprendiendo (p. ej., ropa que sea del mismo color que el fondo) pero descartar los detalles que no lo sean (p. ej., las formas de las nubes). Lo que se mantiene luego comienza a formar grupos de comprensión que le enseñan a la plataforma de conducción autónoma a reaccionar con mayor precisión a los escenarios relacionados. Los peatones, por ejemplo, pueden tener hasta 100 clases diferentes de comportamiento que se están desarrollando en el sistema Autobrains.
Actualmente, la plataforma está configurada para dos niveles de conducción autónoma. El primero es alimentar sistemas asistidos destinados a mejorar la seguridad del conductor humano, que está programado para lanzarse comercialmente en 2023, agregando en promedio $ 100 al precio de un automóvil. El segundo está dirigido a la conducción autónoma en los niveles 4 y 5 y “se está trabajando ahora” y utilizará cualquier hardware que se haya incorporado en los vehículos para funcionar. Se proyecta que cueste unos “pocos miles de dólares” en este momento, y la producción debería comenzar en 2024, pero con la advertencia de que esto podría moverse según el mercado, el apetito de sus clientes por invertir en esto, el progreso de la tecnología y, por supuesto, lo que los consumidores querrán y usarán de manera realista. (El enfoque de dos niveles, que se centra inicialmente en escenarios que involucran asistencia al conductor basada en IA en lugar de autonomía, es uno que también están adoptando otras empresas emergentes en el espacio: por ejemplo, otra empresa emergente de autoaprendizaje llamada Annotell, que también recientemente recaudó fondos).
“Creo que es un proceso, no un objetivo inmediato”, dijo Rachelgauz sobre la hoja de ruta totalmente autónoma. “Pero si podemos comprometernos con 2024, [we can so so understanding] tomará tiempo ver cómo podemos escalarlo de manera segura. La forma en que sucederá es el factor diferenciador para nosotros”.
“La tecnología de Autobrains mantiene la promesa que todos hemos estado buscando para crear el cambio de paradigma en la industria hacia la IA de autoaprendizaje, cerrando la brecha hacia la conducción totalmente autónoma”, dijo Thuy Linh Pham, director ejecutivo adjunto de VinFast, en un comunicado. “Autobrains captó nuestra atención al aplicar un software de IA no supervisado, a diferencia del software tradicional que se basa en datos etiquetados manualmente, para hacer que los vehículos autónomos se adapten a comportamientos sin precedentes en tiempo real. Esperamos que Autobrains actualice este ambicioso objetivo en una realidad en un futuro próximo”.
Actualizado para corregir que Wayve tiene su sede en el Reino Unido.
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