Jay Li no recomienda que Tesla te demande si estás intentando hacer quitar una startup. Pero sí cree que su empresa, Proception, podría estar mejor por favor soportado la experiencia.
“Creo que es como una prueba de resiliencia o una prueba de presión”, dijo a TechCrunch en una entrevista monopolio. “La clan dice que lo que no te mata te hace más robusto, ¿verdad?”
Li, que fue líder técnico del software de autómata humanoide Optimus de Tesla, fue marcado por su antiguo empleador el año pasado de fugarse con secretos comerciales para iniciar Proception. Pero a posteriori de meses de comercio Tras varios golpes legales, finalmente llegó a un acuerdo con Tesla, que desestimó la demanda a principios de este mes. (Tesla no respondió a una solicitud de comentarios).
Ahora Li es desenvuelto de tocar lo que cree que es un problema aún más difícil: hacer que las manos de un autómata funcionen como las de un humano.
Para ayudar a lograrlo, Proception anunció el lunes que ha recaudado una ronda original de $ 11 millones liderada por First Round Hacienda, con contribuciones de Y Combinator y el fondo de etapa original BoxGroup.
Proception además anunció el lunes que enviará el primer juego de su “mano robótica de entrada destreza” a “investigadores y empresas de robótica”, al tiempo que se abre a pedidos más amplios. El objetivo, dijo Li, es convertirse en el principal proveedor de otras empresas que no quieren desembolsar tiempo ni medios en desarrollar lo que se conoce en la industria como “manipulación diestra”.
Si proporcionadamente ha habido una avalancha de patrimonio y atención corriendo en torno a el mundo de la robótica, Li cree que no se ha destinado lo suficiente para que las manos robóticas efectivamente imiten las manos de un humano.
Una de las voces más fuertes que ha hablado de este desafío ha sido en ingenuidad la de su antiguo patrón, el director ejecutante de Tesla, Elon Musk, quien ha dicho que las manos robóticas son uno de los mayores problemas de ingeniería aún por resolver.
Si proporcionadamente Musk ha sostenido que los robots Optimus podrían comenzar a trabajar en fábricas en cuestión de primaveras, la opinión generalizada es que aún faltan muchos primaveras para que las manos robóticas sean equivalentes a las de un humano. Kevin Lynch, director del Centro de Robótica y Biosistemas de la Universidad Northwestern, dijo el año pasado al Wall Sreet Journal que su equipo cree que pasará una lapso hasta que sean “funcionales y aperos y capaces de hacer algunas de las cosas que hacen los humanos”.
Li cree que Proception puede hacerlo mucho más rápido, en gran parte oportuno a la forma en que recopilan datos.
La mayoría de las empresas que entrenan robots humanoides en este momento utilizan teleoperadores para entrenar sus sistemas. Un humano que usa un casco de ingenuidad potencial puede ver lo que ve un autómata y manipular lo que hay frente a ese autómata, luego el autómata puede memorizar de las órdenes dadas por el humano.
Un gran inconveniente de este enfoque, según Li, es que el teleoperador no recibe feedback de los objetos que toca el autómata. Este enfoque además se limita a la cantidad de robots que una empresa tiene disponibles en un momento donado, dijo Li.
La posibilidad de Proception es un manopla cargado de sensores. Con los probadores humanos usando guantes (y auriculares), Proception y sus clientes pueden capturar “datos de interacción de la mano humana sin indigencia de un autómata en el circuito”, según el comunicado de prensa de Proception.
Este mismo manopla además se coloca en la mano que se está desarrollando Proception, actuando como su “piel” repleta de sensores. La mano tiene 22 grados de voluntad y múltiples articulaciones por dedo para permitir una “amplia tonalidad de movimientos diestros”, según Proception.
Li dijo que este enfoque además permitirá a Proception y a sus clientes resumir datos más finos y específicos de tareas que pueden permitir que sus manos robóticas se parezcan con anciano precisión a las de un humano. Asimismo cree que es más adecuado para ampliarlo.
“Se necesita hardware y datos, y entreambos deben ir de la mano para que (la manipulación diestra) funcione. Muchas empresas se centran exclusivamente en el hardware, o les gusta el hardware más la (casa recoleta) de datos no escalables”, dijo. “Estamos trabajando en este hardware en extremo hábil por otra parte de datos en extremo escalables. Creemos que es una combinación esencia para resolver este problema”.
El socio de First Round, Bill Trenchard, quien dirigió la inversión en Proception, dijo que esta era una de las principales razones por las que respaldaba a Li.
“Creemos que tendrán la mejor mano del mercado, quizás la más sofisticada en la presente, y los datos y modelos subyacentes que lo respaldan”, dijo a TechCrunch. “La manipulación diestra es una parte muy, muy, muy importante de toda la historia humanoide en el futuro y, como mucha clan ha dicho, es una especie de posterior paso para conseguir que estos robots sean verdaderamente eficaces”.
Trenchard además elogió la capacidad de Li para perseverar la inicio fría mientras era demandado por su antiguo empleador.
“Fue muy sincero con nosotros cuando esto salió a la luz, y creo que el equipo hizo un trabajo increíble al perseverar la inicio desprecio”, dijo Trenchard. “Jay es un líder muy robusto”.
Li además tiene confianza. Luego de enfrentarse al “sección de litigios incondicionales”, le dijo a TechCrunch que no le sorprendería que la compañía pidiera ayuda a medida que Proception crece.
“Creo que sucederá”, dijo.
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