La promesa de la inteligencia artificial física es que los ingenieros puedan programar agentes físicos de la misma manera que lo hacen con los digitales. Sin embargo, la industria aún no ha llegado a ese punto. La robótica sigue estando limitada por la escasez de datos provenientes de espacios físicos.
Para entrenar sus máquinas, las empresas necesitan construir almacenes de prueba o depender de la vigilancia de líneas de producción. Otra opción, cada vez más crucial, es la simulación: entornos virtuales detallados que replican el mundo real podrían proporcionar los datos y espacios de trabajo necesarios para escalar el desarrollo robótico.
Antioch, una startup que construye herramientas de simulación para desarrolladores de robots, tiene como objetivo principal cerrar lo que la industria denomina la brecha sim-to-real. Este es el desafío de hacer que los entornos virtuales sean lo suficientemente realistas como para que los robots entrenados en ellos operen de manera fiable en el mundo físico.
«¿Cómo podemos hacer el mejor trabajo posible para reducir esa brecha, para hacer que la simulación se sienta exactamente como el mundo real desde la perspectiva de tu sistema autónomo?» — Harry Mellsop, cofundador de Antioch.
Para lograr su misión, Antioch ha anunciado la recaudación de una ronda semilla de $8.5 millones que valora la compañía en $60 millones. La ronda fue liderada por las firmas de venture capital A* y Category Ventures, con participación adicional de MaC Venture Capital, Abstract, Box Group e Icehouse Ventures.
Mellsop fundó la compañía, con sede en Nueva York, junto a cuatro cofundadores en mayo del año pasado. Dos de ellos, Alex Langshur y Michael Calvey, ya habían colaborado con él en la startup de seguridad e inteligencia Transpose, que fue vendida a Chainalysis. Los otros dos fundadores, Collin Schlager y Colton Swingle, provienen de Meta Reality Labs y Google DeepMind, respectivamente.
Los ejecutivos de Antioch comparan su producto con Cursor, la popular herramienta de desarrollo de software impulsada por IA. La plataforma permite a los constructores de robots generar múltiples instancias digitales de su hardware y conectarlas a sensores simulados que imitan los datos que el software del robot recibiría en el mundo real.
Çağla Kaymaz, socia de Category Ventures, destacó la importancia de esta tecnología: «Lo que sucedió con la ingeniería de software y los LLMs está empezando a suceder con la IA física… En el mundo físico, las apuestas son mucho más altas».
Adrian Macneil, exejecutivo de Cruise e inversionista ángel en Antioch, afirmó: «La simulación es realmente importante cuando intentas construir un caso de seguridad o lidiar con tareas de muy alta precisión. No es posible conducir suficientes millas en el mundo real».
Investigadores como David Mayo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) ya utilizan la plataforma de Antioch para evaluar modelos de lenguaje grandes (LLMs). En un experimento, los modelos de IA diseñan robots y luego usan el simulador de Antioch para probarlos, incluso enfrentándolos en competencias simuladas.
«Genuinamente todos pensamos que cualquiera que construya un sistema autónomo para el mundo real lo hará principalmente en software dentro de dos a tres años», concluyó Mellsop. El cierre de esta brecha podría permitir la creación de una rueda de datos que impulse el éxito de líderes en autonomía, acercando cada vez más la era de los agentes físicos inteligentes.
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