Raquel Urtasun, científica, fundadora y directora ejecutiva de la empresa de tecnología de vehículos autónomos Waabi, lanzó su empresa en junio de 2021, un momento en el que parecía que la industria AV se estaba consolidando.
Urtasun y su equipo de 40 personas en Toronto y California salieron con un aumento de 83,5 millones de dólares de una serie de inversores de alto perfil, incluidos Uber, Aurora y Khosla Ventures.
Waabi utiliza un enfoque de inteligencia artificial para comercializar carga autónoma de manera más rápida y eficiente que sus competidores, dijo Urtasun a TechCrunch. Como profesora en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto, cofundadora del Vector Institute for AI y excientífica jefe de Uber ATG, la unidad de conducción autónoma que Uber vendió a Aurora, ha adquirido algunos conocimientos sobre tanto la industria como la ciencia que lo respaldan. Después de todo, a pesar de la consolidación y las ganancias de algunos jugadores importantes, nadie lo había descubierto todavía.
Entonces, ¿cómo es realmente un enfoque de IA primero?
En febrero de 2022, Waabi lanzó Waabi World, un simulador de circuito cerrado de alta fidelidad que no solo prueba virtualmente el software de conducción autónoma de Waabi, sino que también puede enseñarle a conducir. Waabi World crea automáticamente gemelos digitales del mundo a partir de datos, realiza simulaciones de sensores casi en tiempo real, fabrica escenarios para probar el Waabi Driver y enseña al conductor a aprender de sus errores sin intervención humana. Esto, dijo Urtasun, ahorra incontables horas de trabajo humano para entrenar al Waabi Driver tanto en simulación como en las carreteras.
La totalidad de Waabi World está impulsada por IA de una manera que los simuladores de otras compañías no lo son porque se basa más en redes neuronales profundas, algoritmos de IA que permiten que la computadora aprenda mediante el uso de una serie de redes conectadas para identificar patrones en los datos. . Históricamente, los desarrolladores no han podido averiguar cómo y por qué detrás de la toma de decisiones de una IA cuando se utilizan redes neuronales profundas, lo cual es muy importante cuando se colocan vehículos autónomos en las vías públicas, por lo que han recurrido al aprendizaje automático. y algoritmos basados en reglas para vincularlos a un sistema más amplio.
Urtasun dijo que ha encontrado una manera de resolver el problema del efecto de “caja negra” detrás de las redes neuronales profundas combinándolas con inferencia probabilística y optimización compleja. ¿El resultado? El desarrollador puede rastrear el proceso de decisión del sistema de IA e incorporar conocimientos previos para no tener que enseñarle todo al sistema de IA desde el principio.
Nos sentamos con Urtasun para discutir los pros y los contras de iniciar un negocio después de trabajar para una empresa más grande, las sorpresas de ser fundador y por qué el transporte de mercancías será la primera industria AV en comercializar a escala.
La siguiente entrevista, parte de una serie en curso con fundadores que están construyendo empresas de transporte, ha sido editada por su extensión y claridad.
Después de trabajar para Uber y ser académico, ¿cuáles son sus conclusiones sobre cómo es ser un fundador por primera vez?
Cuando decidí comenzar Waabi, no necesariamente sabía lo que significaba ser un fundador. He estado trabajando en la industria y en este campo y todo eso, pero como fundador, debes usar tantos sombreros y están sucediendo muchas cosas. No esperaba eso. Y Waabi ahora es muy diferente de lo que era al principio, así que hay algo que me sorprendió.
Pero ha sido un viaje increíble. Debo decir que no hay nada como construir aquello en lo que realmente crees con un equipo con el que te encanta trabajar. No hay nada que no se pueda hacer.
Estás usando muchos sombreros ahora, pero, en comparación, ¿cómo fue trabajar con alguien en Uber y no tener el control de todo el espectáculo?
Yo era parte del equipo ejecutivo de Uber, así que tuve mucho impacto y, ya sabes, mucho que decir en muchas cosas. Pero es diferente cuando estás construyendo, y esto no es solo Uber, esto es en general. Si usted está en una gran empresa con más de 1000 personas que van en una dirección, incluso si todos están de acuerdo en que deben dirigirse a otra cosa, es muy difícil y lento llevar a cabo este proceso.
Desde ese punto de vista, estar en una startup, que es mucho más dinámica, es muy emocionante, pero no es Uber versus no Uber. Creo que cualquier gran empresa sería similar. Pero la pasé muy bien en Uber. Aprendí muchas cosas y realmente descubrí lo que significa ser realmente parte de un gran problema, y realmente me preparé muy bien para lo que estoy haciendo hoy.
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