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 de sigilo con el anuncio de que ha recaudado 13 millones de dólares en una ronda de semillas que incluye inversiones de A.Capital Ventures, Amplo, Binnacle Partners, Sound Ventures, Fontinalis Partners y SV Angel. Más de una docena de inversores ángeles también participaron, incluyendo 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 de Matician y CEO Navneet Dalal, el socio director de Quiet Capital Lee Linden y el cofundador de Robinhood Vladimir Tenev, entre otros.
Helm.ai destinará los 13 millones de dólares en financiación de semillas a la ingeniería avanzada y la I+D y a la contratación de más empleados, así como a la fijación y cumplimiento de acuerdos con los clientes.
Helm.ai se centra únicamente en el software. No se está construyendo la plataforma de cómputo ni los sensores que también se requieren en un vehículo autónomo. En su lugar, es agnóstico a esas variables. En los términos más básicos, Helm.ai está creando software que intenta entender los datos del sensor, así como un humano, con el fin de ser capaz de conducir, dijo Voroninski.
Ese objetivo no suena diferente de otras compañías. Es el enfoque de Helm.ai para el software 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 resas de conjuntos de datos que han sido anotados por los seres humanos, para entrenar y mejorar el llamado “cerebro” del vehículo autónomo.
Helm.ai dice que ha desarrollado software que puede omitir esos pasos, lo que acelera el cronograma y reduce los costos. La startup utiliza un enfoque de aprendizaje no supervisado para desarrollar software que puede entrenar redes neuronales sin necesidad de datos de flota a gran escala, simulación o anotación.
“Hay un final de cola muy largo y un mar interminable de cajas de esquina para 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 lo rápido que 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 se enteró de la tecnología de su asesor de grado que había participado en el DARPA Grand Challenge, una competencia de coches sin conductor en los EE.UU. financiada por la Defense Advanced Research Agencia de Proyectos. Y mientras Voroninski centraba su atención en las matemáticas aplicadas durante la siguiente década — obteniendo un doctorado en matemáticas en UC Berkeley y luego unirse a la facultad en el departamento de matemáticas del MIT — sabía que eventualmente volvería a vehículos autónomos.
En 2016, Voroninski dijo que los avances en el aprendizaje profundo crearon oportunidades para saltar. Voroninski dejó MIT y Sift Security, una startup de ciberseguridad adquirida más tarde por Netskope, para iniciar Helm.ai con Achim en noviembre de 2016.
“Identificamos algunos desafíos clave que sentíamos 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 término más reciente llamado Nivel 2+) que se encuentran en los 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, añadiendo que no podía nombrarlos.
