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Helm.ai recauda $ 13 millones en su enfoque de aprendizaje no supervisado para la IA de automóviles sin conductor

Helm.ai recauda $ 13 millones en su enfoque de aprendizaje no supervisado para la IA de automóviles sin conductor

Hace cuatro años, el matemático Vlad Voroninski vio la oportunidad de eliminar algunos de los cuellos de botella en el desarrollo de la tecnología de vehículos autónomos gracias a los avances en el aprendizaje profundo.

Ahora, Helm.ai, la startup que cofundó en 2016 con Tudor Achim, sale de la clandestinidad con el anuncio de que ha recaudado 13 millones de dólares en una ronda semilla que incluye inversiones de A.Capital Ventures, Amplo, Binnacle Partners, Sound Ventures, Fontinalis Partners y SV Angel. También participaron más de una docena de inversionistas ángeles, incluido el fundador de Berggruen Holdings, Nicolas Berggruen, los cofundadores de Quora, Charlie Cheever y Adam D’Angelo, el jugador profesional de la NBA, Kevin Durant, el general David Petraeus, el cofundador y director ejecutivo de Matician, Navneet Dalal, Quiet Capital. el socio gerente Lee Linden y el cofundador de Robinhood Vladimir Tenev, entre otros.

Helm.ai destinará los 13 millones de dólares de financiación inicial a ingeniería avanzada e I+D y a la contratación de más empleados, además de cerrar y cumplir acuerdos con los clientes.

Helm.ai se centra únicamente en el software. No se trata de construir la plataforma informática o los sensores que también se requieren en un vehículo autónomo. En cambio, es independiente de esas variables. En los términos más básicos, Helm.ai está creando un software que intenta comprender los datos de los sensores tan bien como lo haría un humano, para poder conducir, dijo Voroninski.

Ese objetivo no suena diferente de otras compañías. Es el enfoque de software de Helm.ai lo que es digno de mención. Los desarrolladores de vehículos autónomos a menudo se basan en una combinación de simulación y pruebas en carretera, junto con montones de conjuntos de datos que han sido anotados por humanos, para entrenar y mejorar el llamado “cerebro” del vehículo autónomo.

Helm.ai dice que ha desarrollado un software que puede omitir esos pasos, lo que agiliza el cronograma y reduce los costos. La startup utiliza un enfoque de aprendizaje no supervisado para desarrollar software que pueda entrenar redes neuronales sin necesidad de datos, simulación o anotación de flotas a gran escala.

“Hay un extremo final muy largo y un mar interminable de casos de esquina por los que pasar al desarrollar software de IA para vehículos autónomos”, explicó Voroninski. “Lo que realmente importa es la unidad de eficiencia de cuánto cuesta resolver cualquier caso de esquina dado y qué tan rápido puede hacerlo. Y esa es la parte en la que realmente innovamos”.

Voroninski se interesó por primera vez en la conducción autónoma en UCLA, donde aprendió sobre la tecnología de su asesor de pregrado que había participado en el DARPA Grand Challenge, una competencia de automóviles sin conductor en los EE. UU. financiada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa. Y mientras Voroninski centró su atención en las matemáticas aplicadas durante la próxima década, obtuvo un doctorado en matemáticas en UC Berkeley y luego se unió a la facultad en el departamento de matemáticas del MIT, sabía que eventualmente regresaría a los vehículos autónomos.

Para 2016, Voroninski dijo que los avances en el aprendizaje profundo crearon oportunidades para participar. Voroninski dejó el MIT y Sift Security, una empresa emergente de seguridad cibernética adquirida más tarde por Netskope, para iniciar Helm.ai con Achim en noviembre de 2016.

“Identificamos algunos desafíos clave que sentimos que no se estaban abordando con los enfoques tradicionales”, dijo Voroninski. “Construimos algunos prototipos desde el principio que nos hicieron creer que realmente podemos llevar esto hasta el final”.

Helm.ai sigue siendo un pequeño equipo de unas 15 personas. Su objetivo comercial es licenciar su software para dos casos de uso: sistemas avanzados de asistencia al conductor de Nivel 2 (y un término más nuevo llamado Nivel 2+) que se encuentran en vehículos de pasajeros y flotas de vehículos autónomos de Nivel 4.

Helm.ai tiene clientes, algunos de los cuales han superado la fase piloto, dijo Voroninski, y agregó que no podía nombrarlos.


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