La robótica avanza, pero aún enfrenta un gran obstáculo: la escasez de datos del mundo físico. Para entrenar sus máquinas, las empresas necesitan construir almacenes de prueba o supervisar líneas de fabricación, lo que es costoso y poco escalable. Una alternativa prometedora es la simulación: entornos virtuales detallados que puedan proporcionar los datos y espacios de trabajo necesarios.
La startup Antioch, con sede en Nueva York, se ha propuesto cerrar lo que la industria llama la brecha sim-to-real: el desafío de hacer que los entornos virtuales sean lo suficientemente realistas para que los robots entrenados en ellos operen de manera confiable en el mundo físico. «¿Cómo podemos hacer el mejor trabajo posible para reducir esa brecha, para que la simulación se sienta como el mundo real desde la perspectiva de tu sistema autónomo?», dijo el CEO y cofundador, Harry Mellsop.
La startup anunció recientemente una ronda de financiación semilla de $8.5 millones, que valora la empresa en $60 millones. La ronda fue liderada por la firma de capital de riesgo A* y Category Ventures, con participación adicional de MaC Venture Capital, Abstract, Box Group e Icehouse Ventures.
Mellsop fundó la empresa en mayo del año pasado con cuatro cofundadores: Alex Langshur y Michael Calvey (con quienes fundó y vendió la startup de seguridad Transpose), Collin Schlager (ex Google DeepMind) y Colton Swingle (ex Meta Reality Labs).
La necesidad de una mejor simulación es fundamental para las empresas de autonomía. Por ejemplo, en el sector de los vehículos autónomos, Waymo utiliza modelos del mundo de Google DeepMind para probar sus sistemas. Antioch busca proporcionar una plataforma para empresas más pequeñas que no tienen el capital para construir arenas de prueba físicas o recopilar millones de millas de datos.
«La gran mayoría de la industria no usa simulación en absoluto, y creo que ahora estamos entendiendo claramente que necesitamos movernos más rápido», afirmó Mellsop.
Los ejecutivos de Antioch comparan su producto con Cursor, la popular herramienta de desarrollo de software impulsada por IA. Su plataforma permite a los desarrolladores de robots crear múltiples instancias digitales de su hardware y conectarlas a sensores simulados que imitan los datos del mundo real. Esto permite probar casos extremos, realizar aprendizaje por refuerzo o generar nuevos datos de entrenamiento.
El gran desafío es asegurar que la física en la simulación coincida con la realidad. Antioch parte de modelos de empresas como Nvidia y World Labs, y construye bibliotecas específicas de dominio para facilitar su uso. Trabajar con múltiples clientes le da a Antioch una profundidad de contexto para refinar sus simulaciones.
«Lo que sucedió con la ingeniería de software y los LLM está empezando a suceder con la IA física», señaló Çağla Kaymaz, socia de Category Ventures. «En el mundo físico, las apuestas son mucho más altas».
Actualmente, Antioch se centra en sistemas de sensores y percepción, vitales para vehículos automatizados, maquinaria agrícola y drones. Adrian Macneil, ex ejecutivo de Cruise e inversionista ángel en Antioch, destacó: «La simulación es realmente importante cuando intentas construir un caso de seguridad o lidiar con tareas de alta precisión. No es posible conducir suficientes millas en el mundo real».
Ya hay experimentos en marcha. David Mayo, investigador del MIT, usa la plataforma de Antioch para evaluar LLMs que diseñan robots y los prueban en simulaciones, incluso enfrentándolos en competencias virtuales.
«Todos creemos genuinamente que cualquiera que construya un sistema autónomo para el mundo real lo hará principalmente en software en dos o tres años», concluyó Mellsop. El cierre de la brecha sim-to-real podría permitir la creación de una rueda de datos que impulse el éxito en la industria, siguiendo el modelo de líderes como Waymo.
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