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, está saliendo del sigilo con un anuncio de que ha recaudado $ 13 millones en una ronda de semillas que incluye inversiones de A.Capital Ventures, Amplo, Binnacle Partners, Sound Ventures, Fontinalis Partners y SV Angel. También participaron más de una docena de inversores ángeles, incluidos 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 CEO de Matician, Navneet Dalal, Quiet Capital socio gerente Lee Linden y cofundador de Robinhood Vladimir Tenev, entre otros.
Helm.ai destinará los $ 13 millones en fondos iniciales para ingeniería avanzada e I + D y contratará a más empleados, además de cerrar y cumplir acuerdos con los clientes.
Helm.ai se centra únicamente en el software. No está construyendo la plataforma de cómputo o los sensores que también se requieren en un vehículo autónomo. En cambio, es agnóstico a esas variables. En los términos más básicos, Helm.ai está creando un software que intenta comprender los datos del sensor tan bien como lo haría un ser humano, para poder conducir, dijo Voroninski.
Ese objetivo no suena diferente al de otras compañías. Es notable el enfoque de Helm.ai al software. Los desarrolladores de vehículos autónomos a menudo confían en una combinación de simulación y pruebas en carretera, junto con una gran cantidad 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 la línea de tiempo y reduce los costos. La startup utiliza un enfoque de aprendizaje no supervisado para desarrollar software que pueda entrenar redes neuronales sin la necesidad de datos, simulación o anotación de flotas a gran escala.
“Hay un final de cola muy largo y un sinfín de casos de esquina para atravesar al desarrollar software de IA para vehículos autónomos”, explicó Voroninski. “Lo que realmente importa es la unidad de eficiencia de cuánto cuesta resolver un caso de esquina determinado 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 universitario que había participado en el DARPA Grand Challenge, una competencia de autos sin conductor en los Estados Unidos financiada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa. Y aunque Voroninski dirigió su atención a las matemáticas aplicadas durante la próxima década, obteniendo un doctorado en matemáticas en UC Berkeley y luego uniéndose a la facultad en el departamento de matemáticas del MIT, sabía que eventualmente volvería a los vehículos autónomos.
Para 2016, Voroninski dijo que los avances en el aprendizaje profundo crearon oportunidades para participar. Voroninski dejó MIT y Sift Security, una startup de ciberseguridad que luego adquirió 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 tomar 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 nuevo término 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 ido más allá de la fase piloto, dijo Voroninski, y agregó que no podía nombrarlos.
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