Waabi er en ny autonom start av kjøretøy med noen få ting som skal til for å hjelpe den til å heve seg over striden.
For det første er den grunnlagt av Raquel Urtasun, en kjent ekspert på datasyn som drev Uber Advanced Technology Groups utpost i Toronto, noe som gjør den til en av de få kvinneledede AV-oppstarterne i verden . For det andre kom det Toronto-baserte selskapet nettopp ut av stealth etter å ha samlet inn $ 83,5 millioner dollar, som er blant de største serie A-rundene som noensinne har blitt samlet inn i Canada.
Runden ble ledet av Khosla Ventures, med ytterligere deltakelse fra Urtasuns tidligere arbeidsgiver, Uber, og Aurora, AV-oppstarten som endte med å anskaffe Uber ATG i en avtale i fjor. Finansiering ble også samlet inn fra 8VC, Radical Ventures, Omers Ventures, BDC, AI armaturer Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, Pieter Abbeel, Sanja Fidler og andre.
Det er en ganske gunstig start for et selskap som hopper inn i et veldig overfylt rom med dusinvis av oppstart som prøver å løse det som uten tvil er verdens vanskeligste problem: hvordan få biler og lastebiler til å kjøre selv trygt, pålitelig og effektivt.
Waabis tilnærming vil være å fokusere på lastebil
Waabis tilnærming vil være å fokusere på lastebiltransport ved å bruke programvaren sin egen programvare for å automatisere kjøring på kommersielle leveringsruter. Og med sin innovative tilnærming til simulering og maskinlæring, sier Waabi at den er klar til å kommersialisere teknologien raskere og billigere enn de fleste av AV-oppstartene som jobber i dag.
Urtasun sier at hennes ekspertise innen kunstig intelligens, som hun har jobbet med i over 20 år, også gir Waabi en klar fordel. “Jeg har virkelig sett hva som fungerer, hva som ikke fungerer for AI og teknologi distribuert i en kommersiell programvarestabel,” sa hun til The Verge.
Det er to grunner til at Waabi setter sikte på lastebiler i motsetning til robotakser eller last-mile leveringsbiler. Den ene er den “utrolige” mangelen på lastebilsjåfører, som Urtasun sa kunne utbedres ved rask utplassering av fullt autonome store rigger. Det andre er at motorveier er “enklere” enn komplekse bygater for autonome kjøretøy å navigere.
Det er frykt i lastebilindustrien at autonom teknologi vil føre til enorm fortrengning blant lastebilsjåfører. En studie fra 2017 fant at automatiserte lastebiler kunne redusere etterspørselen etter sjåfører med så mye som 50 til 70 prosent i USA og Europa innen 2030, med 4,4 millioner av de 6,4 millioner profesjonelle sjåførene på begge kontinenter gjort foreldet. Denne frykten forsterkes når teknologibedrifter introduserer iøynefallende, hyttefrie prototyper designet for å kutte føreren helt ut av ligningen.
Ikke desto mindre har det vært en mini-boom i antall startups som er den første til å distribuere autonome traktortilhengere. Dette inkluderer velfinansierte selskaper som Waymo, TuSimple og Aurora; OEM som Volvo og Daimler; og en rekke mindre oppstart som Ike (som nylig ble kjøpt opp av Nuro), Embark og Plus.
Waabis tilnærming vil være mer “AI-sentrisk” enn konkurrentene, sier Urtasun. Det betyr et sofistikert “lukket sløyfe” -simuleringsprogram som reduserer behovet for å påløpe millioner av miles med testing på offentlige veier og motorveier. Waabi planlegger å kjøpe flere lastebiler for å teste programvaren, men Urtasun sa at den ikke trenger mer enn en håndfull biler, takket være den innovative tilnærmingen til simulering.
“Vi kan trene et helt system for å lære i simulering”
“Så for oss i simulering kan vi teste hele systemet,” sa Urtasun. “Vi kan trene et helt system til å lære i simulering, og vi kan produsere simuleringene med et utrolig nivå av troskap, slik at vi virkelig kan korrelere det som skjer i simuleringen med det som skjer i den virkelige verden.”
< p id = "ZfTUxk"> Urtasun og teamet hennes utvikler også en ny algoritme som vil tjene som grunnlag for “hjernen” til den selvkjørende bilen, som hjelper med bevegelsesplanlegging og forutsi hva andre kjøretøy på veien vil gjøre slik at AV kan reagere tilsvarende.
“Du ender opp med en mye bedre skaleringsteknologi,” la hun til, “at du kan utvikle deg mye raskere og mye billigere enn noen av løsningene der ute.”
Urtasun begynte å jobbe i Uber i 2017, da den kjære kjempen førte henne til å tjene som sjefforsker og leder for forskning og utvikling i Toronto. Gjennom årene vokste teamet hennes fra en liten gruppe på åtte studenter til til slutt rundt 50 personer.
I Toronto ble Urtasun stort sett isolert fra kaoset som raskt innhyllet Ubers hovedkvarter i San Francisco. Selskapets administrerende direktør og medstifter, Travis Kalanick, ble satt ut litt mer enn en måned etter at Urtasuns utnevnelse ble kunngjort. Og et år senere slo et selvkjørende Uber-kjøretøy med en sikkerhetsoperatør bak rattet og drepte en 49 år gammel kvinne i Tempe, Arizona.
En etterforskning av havariet skyldte Uber på grunn av mangelen på en robust sikkerhetskultur i sin autonome kjøretøyavdeling. Og sent i fjor kalte Uber endelig opp sin slutt, og lastet sin beleirede Advanced Technology Group ut til Aurora i et forsøk på å redusere kostnadene og signalisere til investorer at de hadde en reell vei til lønnsomhet. Aurora sendte tilbudsbrev til rundt 75 prosent av Uber ATG-ansatte, ifølge TechCrunch – men det inkluderte ikke Urtasuns team.
“Dette er også en av grunnene til at vi gjorde mye av vår utvikling innen simulering”
Det var overraskelse blant AV-kilder at Aurora ikke utvidet et tilbud til Urtasun. Dagens nyheter hjelper til med å forklare hvorfor. Urtasun sa at hennes erfaring fra Uber, inkludert den fatale krasjen i Tempe, “virkelig innprentet viktigheten av sikkerhet og å ha sikkerhet først” i Waabi. “Dette er også en av grunnene til at vi gjorde mye av vår utvikling innen simulering,” la hun til, “for å redusere også risikoen for å utvikle denne teknologien.”
“Raquel er virkelig enestående – en seig og inspirerende leder som gir dem rundt seg muligheten til å utmerke seg, ”sa Dara Khosrowshahi, administrerende direktør i Uber, i en uttalelse. “Jeg gleder meg til å se alt hun oppnår for den selvkjørende industrien.”
I tillegg til arbeidet sitt ved Uber, er Urtasun også professor ved University of Toronto og Canada Research Chair in Machine Learning and Computer Vision, samt medstifter av Vector Institute for AI.
Urtasun sa at hun valgte navnet “Waabi” fordi det hadde et par relevante betydninger. Blant Canadas første nasjonestammer betyr det “hun har syn”, mens det på japansk oversettes som “enkelt”. Den første snakker til Urtasuns ekspertise innen datasyn og kunstig intelligens, mens sistnevnte til selskapets hensikt å forenkle teknologien som driver selvkjørende biler.
Det er sjelden en autonom start av bil har en kvinnelig grunnlegger og administrerende direktør, men Urtasun sier hun håper å inspirere andre kvinner til å bli med i bransjen. “Dette er et felt som er veldig dominert av hvite dudes,” sa hun. “Måten å bygge integrerende kunnskap på er å bygge teknologi med ulike perspektiver, fordi ved å utfordre hverandre bygger vi bedre ting.”