Jay Li no recomienda que Tesla te demande si estás intentando iniciar una startup. Pero cree que su empresa, Proception, podría estar mejor porque ha pasado por esa experiencia.
“Creo que es como una prueba de resistencia o una prueba de estrés”, dijo a TechCrunch en una entrevista exclusiva. “Dicen que lo que no te mata te hace más fuerte, ¿verdad?”
Li, quien fue el líder técnico del programa de robot humanoide Optimus de Tesla, fue la persona que hizo precisamente eso. acusado por su antiguo empleador el año pasado fugarse con secretos comerciales para iniciar Proception. Pero después de meses comprar y vender golpe legal, 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 libre de abordar un problema que, según él, es aún más difícil: hacer que una mano robótica funcione como un humano.
Para ayudar a lograrlo, Proception anunció el lunes que ha recaudado una ronda inicial de $ 11 millones liderada por First Round Capital, con contribuciones de Y Combinator y el fondo de etapa inicial BoxGroup.
Proception también anunció el lunes que enviará su primer lote de “manos robóticas de alta destreza” a “empresas de investigación y robótica”, al tiempo que abre pedidos más amplios. El objetivo, dijo Li, es convertirse en un proveedor clave para otras empresas que no quieren gastar tiempo o recursos para desarrollar lo que se conoce en la industria como “manipulación ágil”.
Aunque se está invirtiendo mucho dinero y atención en el mundo de la robótica, Li cree que no hay fondos suficientes para hacer que una mano de robot realmente imite a una mano humana.
Uno de los más ruidosos sobre este desafío es en realidad su antiguo jefe, el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, quien dijo que las manos de los robots son uno de los mayores problemas técnicos sin resolver.
Aunque Musk ha declarado que los robots Optimus podrían empezar a funcionar en fábricas en unos años, la opinión generalizada es que aún faltan años para que una mano robótica sea equivalente a una mano humana. Kevin Lynch, director del Centro de Robótica y Biosistemas de la Universidad Northwestern, dijo el año pasado al Wall Street Journal que su equipo cree que pasará una década hasta que sean “funcionales, útiles y capaces de hacer algunas de las cosas que hacemos los humanos”.
Li cree que Proception puede hacerlo más rápido, en gran parte debido a la forma en que recopilan datos.
La mayoría de las empresas que entrenan robots humanoides hoy en día utilizan teleoperadores para entrenar sus sistemas. Los humanos que usan cascos de realidad virtual pueden ver lo que ve el robot y manipular lo que está frente al robot, luego el robot puede aprender de las órdenes dadas por el humano.
El gran inconveniente de este enfoque, según Li, es que el teleoperador no recibe información de los objetos que toca el robot. Este enfoque también está limitado por la cantidad de robots que una empresa tiene en un momento dado, dijo Li.
La solución de Proception es un guante equipado con sensores. Con los probadores humanos usando guantes (y auriculares), Proception y sus clientes pueden capturar “datos de interacción de la mano humana sin la necesidad de robots”, según el comunicado de prensa de Proception.
El mismo guante también se utiliza en la mano que está desarrollando Proception, actuando como una “piel” llena de sensores. La mano tiene 22 grados de libertad y múltiples articulaciones por dedo para permitir “una amplia gama de movimientos diestros”, según Proception.
Li dijo que este enfoque también permitirá a Proception y a sus clientes recopilar datos más específicos y específicos para que sus manos robóticas puedan parecerse con mayor precisión a las manos humanas. También pensó que era más adecuado para actualizar.
“Se necesita hardware y datos, y ambos tienen que ir de la mano para que (la manipulación diestra) funcione. Muchas empresas se centran sólo en el hardware, o les gusta el hardware más (la recopilación de) datos no escalables”, dijo. “Estamos trabajando en hardware muy avanzado y datos muy escalables. Creemos que esta es la combinación clave para resolver este problema”.
El socio de la primera ronda, 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, probablemente la más sofisticada en la actualidad, y los datos y modelos subyacentes que lo respaldan”, dijo a TechCrunch. “La manipulación inteligente es una parte muy, muy, muy importante de toda la historia humanoide del futuro y, como mucha gente ha dicho, es el paso final para hacer que estos robots tengan un rendimiento verdaderamente alto”.
Trenchard también elogió la capacidad de Li para mantener la calma cuando su antiguo empleador lo demandó.
“Fue muy abierto con nosotros cuando esto salió a la luz, y creo que el equipo hizo un gran trabajo al mantener la cabeza a flote”, dijo Trenchard. “Jay es un líder muy fuerte”.
Li también tiene confianza. Después de enfrentar a Tesla”departamento de litigios de línea dura”, 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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