Nas últimas duas décadas, Raquel Urtasun, fundadora e CEO da startup de camionagem autónoma Waabi, tem desenvolvido sistemas de IA que podem raciocinar como um ser humano faria.
O pioneiro da IA já havia atuado como cientista-chefe da Uber ATG antes de lançar o Waabi em 2021. O Waabi foi lançado com uma “abordagem AI-first” para acelerar a implantação comercial de veículos autônomos, começando com caminhões de longo curso.
“Se você pode construir sistemas que realmente possam fazer isso, de repente você precisará de muito menos dados”, disse Urtasun ao TechCrunch. “Você precisa de muito menos computação. Se você for capaz de raciocinar de maneira eficiente, não precisará ter frotas de veículos espalhadas por todo o mundo.”
Construir uma pilha AV com IA que perceba o mundo como um ser humano o faria e reaja em tempo real é algo que a Tesla tem tentado fazer com sua abordagem de visão em primeiro lugar para a direção autônoma. A diferença, além do conforto de Waabi com o uso de sensores lidar, é que o sistema Full Self-Driving da Tesla usa “aprendizado de imitação” para aprender a dirigir. Isto exige que a Tesla recolha e analise milhões de vídeos de situações de condução do mundo real que utiliza para treinar o seu modelo de IA.
O Waabi Driver, por outro lado, realizou a maior parte de seu treinamento, testes e validação usando um simulador de circuito 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 teste de estresse do Driver Waabi; e ensina o Motorista a aprender com seus erros sem intervenção humana.
Em apenas quatro anos, esse simulador ajudou Waabi a lançar pilotos comerciais (com um motorista humano no banco da frente) no Texas, muitos dos quais acontecem através de uma parceria com a Uber Freight. A Waabi World também está permitindo que a startup atinja seu lançamento comercial planejado totalmente sem motorista em 2025.
Mas a missão de longo prazo de Waabi é muito mais grandiosa do que apenas caminhões.
“Esta tecnologia é extremamente, extremamente poderosa”, disse Urtasun, que falou ao TechCrunch por meio de entrevista em vídeo, com um quadro branco cheio de fórmulas de aparência hieroglífica atrás dela. “Ele tem uma capacidade incrível de generalizar, é muito flexível e tem um desenvolvimento muito rápido. E é algo que podemos expandir para fazer muito mais do que transporte rodoviário no futuro… Isto poderia ser robotáxis. Podem ser humanóides ou robótica de armazém. Esta tecnologia pode resolver qualquer um desses casos de uso.”
A promessa da tecnologia da Waabi – que será usada primeiro para dimensionar o transporte rodoviário autônomo – permitiu à startup fechar uma rodada 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 de Waabi para US$ 283,5 milhões.
O tamanho da rodada e a força de seus participantes são particularmente dignos de nota, dados os sucessos que a indústria audiovisual sofreu nos últimos anos. Somente no setor de transporte rodoviário, a Embark Trucks fechou, a Waymo decidiu interromper seu negócio de frete autônomo e a TuSimple encerrou suas operações nos EUA. Enquanto isso, no espaço dos robotáxis, a Argo AI enfrentou seu próprio desligamento, a Cruise perdeu suas licenças para operar na Califórnia após um grande incidente de segurança, a Motional cortou quase metade de sua força de trabalho e os reguladores estão investigando ativamente a Waymo e a Zoox.
“Você constrói as empresas mais fortes quando arrecada fundos em momentos que são realmente difíceis, e a indústria audiovisual em particular tem visto muitos reveses”, disse Urtasun.
Dito isto, os intervenientes focados na IA nesta segunda vaga de startups de veículos autónomos garantiram aumentos de capital impressionantes este ano. A Wayve, com sede no Reino Unido, também está desenvolvendo um sistema de autoaprendizagem, em vez de um sistema baseado em regras, para direção autônoma, e em maio fechou uma Série C de US$ 1,05 bilhão liderada pelo Grupo SoftBank. E a Applied Intuition levantou em março uma rodada de US$ 250 milhões com uma avaliação de US$ 6 bilhões para levar a IA aos setores automotivo, de defesa, construção e agricultura.
“No contexto do AV 1.0, está muito claro hoje que ele exige muito capital e é muito lento para progredir”, disse Urtasun, observando que a indústria da robótica e da direção autônoma tem sido prejudicada por sistemas de IA complexos e frágeis. “E os investidores, eu diria, não estão muito entusiasmados com essa abordagem.”
O que deixa os investidores entusiasmados hoje, porém, é a promessa de IA generativa, um termo que não estava exatamente em voga quando Waabi foi lançado, mas que mesmo assim descreve o sistema que Urtasun e sua equipe criaram. Urtasun diz que o Waabi é uma genAI de próxima geração, que pode ser implantada no mundo físico. E, ao contrário dos modelos genAI baseados em linguagem populares de hoje, como o ChatGPT da OpenAI, Waabi descobriu como criar tais sistemas sem depender de enormes conjuntos de dados, grandes modelos de linguagem e todo o poder computacional que os acompanha.
O Waabi Driver, 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 estava 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 pode acontecer se eu fizer isso?’” Disse Urtasun.
Esta abordagem mais humana e baseada no raciocínio é muito mais escalável e mais eficiente em termos de capital, diz Urtasun. Também é vital para validar sistemas críticos de segurança que funcionam no limite; você não quer um sistema que demore alguns segundos para reagir, caso contrário você travará o veículo, disse ela. Waabi anunciou uma parceria para trazer o Drive Thor da Nvidia para seus caminhões autônomos, o que dará à startup acesso ao poder de computação de nível automotivo em escala.
Na estrada, parece que o Waabi Driver entende que há algo sólido à sua frente e que deve dirigir com cautela. Pode não saber o que é esse algo, mas saberá como evitá-lo. Urtasun também disse que o motorista foi capaz de prever como os outros usuários da estrada se comportarão sem a necessidade de treinamento em vários casos específicos.
“Ele entende as coisas sem que informemos 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 agora a cenários de condução, aprende todas essas capacidades.”
Ela observou que a arquitetura única e simplificada do Waabi pode ser aplicada a outros casos de uso de autonomia.
“Se você expô-lo a interações em um depósito, pegando e largando coisas, ele poderá aprender isso, sem problemas”, disse ela. “Você pode expô-lo a vários casos de uso e ele pode aprender a executar todas essas habilidades juntos. Não há limite em termos do que pode fazer.”
