A fundadora e CEO da startup de caminhões autônomos Waabi, Raquel Urtasun, passou as últimas duas décadas desenvolvendo sistemas de inteligência artificial que podem raciocinar como um humano.
O pioneiro em IA havia servido anteriormente como cientista-chefe da Uber ATG antes de lançar a Waabi em 2021. A Waabi lançou-se com uma abordagem 'IA-first' para acelerar a implantação comercial de veículos autônomos, começando com caminhões de longa distância.
“Se você pode construir sistemas que realmente podem fazer isso, então de repente você precisa de muito menos dados”, disse Urtasun à TechCrunch. “Você precisa de muito menos computação. Se você for capaz de fazer o raciocínio de maneira eficiente, não precisa ter frotas de veículos implantadas em todo o mundo.”
Construir uma pilha de AV com IA que percebe o mundo como um humano e reage em tempo real é algo que a Tesla tem tentado fazer com sua abordagem de direção visionária para veículos autônomos. A diferença, além da confortabilidade da Waabi em usar sensores lidar, é que o sistema Full Self-Driving da Tesla utiliza “aprendizado por imitação” para aprender a dirigir. Isso requer que a Tesla colete e analise milhões de vídeos de situações de direção do mundo real que são usados para treinar seu modelo de IA.
O Waabi Driver, por outro lado, fez a maior parte de seu treinamento, testes e validação usando um simulador de loop fechado chamado Waabi World que constrói automaticamente gêmeos digitais do mundo a partir de dados; realiza simulação de sensores em tempo real; fabrica cenários para testar o Driver da Waabi; e ensina o Driver a aprender com seus erros sem intervenção humana.
Em apenas quatro anos, esse simulador ajudou a Waabi a lançar pilotos comerciais (com um motorista humano no banco da frente) no Texas, muitos dos quais estão sendo realizados por meio de uma parceria com o Uber Freight. O Waabi World também está possibilitando à startup alcançar seu lançamento totalmente autônomo comercial planejado para 2025.
Mas a missão de longo prazo da Waabi é muito maior do que apenas caminhões.
“Essa tecnologia é extremamente, extremamente poderosa”, disse Urtasun, que falou com o TechCrunch por meio de uma entrevista em vídeo, com uma lousa cheia de fórmulas hieroglíficas atrás dela. “Ela tem essa capacidade incrível de generalizar, é muito flexível e é muito rápida de desenvolver. E é algo que podemos expandir para fazer muito mais do que caminhões no futuro… Isso poderia ser robotáxis. Isso poderia ser humanoides ou robótica de armazém. Essa tecnologia pode resolver qualquer um desses casos de uso.”
A promessa da tecnologia da Waabi - que será usada primeiro para escalar os caminhões autônomos - permitiu à startup fechar uma rodada da Série B de US$200 milhões, liderada pelos investidores existentes Uber e Khosla Ventures. Fortes investidores estratégicos incluem Nvidia, Volvo Group Venture Capital, Porsche Automobil Holding SE, Scania Invest e Ingka Investments. A rodada eleva o financiamento total da Waabi para US$283,5 milhões.
O tamanho da rodada e a força de seus participantes são particularmente notáveis, dadas as dificuldades que a indústria de AV tem enfrentado nos últimos anos. No espaço de caminhões, a Embark Trucks encerrou suas operações, a Waymo decidiu pausar seu negócio de transporte autônomo de carga e a TuSimple encerrou suas operações nos EUA. Enquanto isso, no espaço dos robotáxis, a Argo AI enfrentou seu próprio fechamento, a Cruise perdeu suas licenças para operar na Califórnia após um grande incidente de segurança, a Motional reduziu quase pela metade sua força de trabalho e os reguladores estão investigando ativamente a Waymo e a Zoox.
“Você constrói as empresas mais fortes quando capta recursos em momentos que são realmente difíceis, e a indústria de AV, em particular, tem enfrentado muitos contratempos”, disse Urtasun.
Com foco em players focados em IA nessa segunda onda de startups de veículos autônomos levantaram um financiamento impressionante este ano. A Wayve, sediada no Reino Unido, também está desenvolvendo um sistema autônomo de aprendizado em vez de baseado em regras para direção autônoma e, em maio, fechou uma rodada da Série C de US$1,05 bilhão liderada pelo SoftBank Group. E a Applied Intuition em março levantou uma rodada de US$250 milhões com uma avaliação de US$6 bilhões para levar IA para automotivo, defesa, construção e agricultura.
“No contexto do AV 1.0, está muito claro hoje que é muito intensivo em capital e realmente lento para fazer progressos”, disse Urtasun, observando que a indústria de robótica e veículos autônomos tem sido prejudicada por sistemas de IA complexos e frágeis. “E os investidores não estão, eu diria, muito animados com essa abordagem.”
O que os investidores estão animados hoje, porém, é a promessa da IA generativa, um termo que não estava exatamente na moda quando a Waabi foi lançada, mas descreve o sistema que Urtasun e sua equipe criaram. Urtasun diz que a da Waabi é uma genAI de próxima geração, que pode ser implantada no mundo físico. E, ao contrário dos modelos populares de genAI baseados em linguagem de hoje, como o ChatGPT da OpenAI, a Waabi descobriu como criar esses sistemas sem depender de grandes conjuntos de dados, grandes modelos de linguagem e toda a potência de cálculo que os acompanha.
O Driver da Waabi, diz Urtasun, tem a notável capacidade de generalizar. Portanto, em vez de tentar treinar um sistema em todos os pontos de dados possíveis que já existiram ou poderiam existir, o sistema pode aprender com alguns exemplos e lidar com o desconhecido de maneira segura.
“Isso foi no design. Construímos esses sistemas que podem perceber o mundo, criar abstrações do mundo e, em seguida, pegar essas abstrações e raciocinar sobre, ‘O que poderia acontecer se eu fizer isso?’” Urtasun disse.
Esta abordagem mais humanizada e baseada em raciocínio é muito mais escalável e eficiente em termos de capital, diz Urtasun. É também vital para a validação de sistemas de segurança crítica que funcionam na borda; você não quer um sistema que leve alguns segundos para reagir, caso contrário, vai se chocar contra o veículo, disse ela. A Waabi anunciou uma parceria para trazer o Drive Thor da Nvidia para seus caminhões autônomos, o que dará à startup acesso à potência de computação automotiva em escala.
Na estrada, isso se parece com o Driver da Waabi entendendo que há algo sólido na frente dele e que ele deve dirigir com cautela. Pode ser que não saiba o que é aquilo, mas saberá evitá-lo. Urtasun também disse que o Driver foi capaz de prever como outros usuários da estrada se comportarão sem precisar ser treinado em várias instâncias específicas.
“Ele entende as coisas sem que digamos ao sistema sobre o conceito de objetos, como eles se movem no mundo, que coisas diferentes se movem de maneira diferente, que há oclusão, há incerteza, como se comportar quando está chovendo muito”, disse Urtasun. “Todas essas coisas, ele aprende automaticamente. E porque está exposto atualmente a cenários de direção, aprende todas essas capacidades.”
Ela observou que a arquitetura única e simplificada da Waabi pode ser aplicada a outros casos de uso de autonomia.
“Se você o expõe a interações em um armazém, pegando e deixando coisas, ele pode aprender isso, sem problema”, disse ela. “Você pode expô-lo a múltiplos casos de uso, e ele pode aprender a fazer todas essas habilidades juntas. Não há limites em termos do que pode fazer.”
