Tera AI emerge de sigilo con $ 7.8 millones para la navegación visual de robots

Los robots están expandiendo los límites de la tecnología, pero enfrentan grandes obstáculos. Dependen en gran medida de una combinación de sensores, señales externas como GPS y Wi-Fi, y software especializado solo para moverse. Además, muchos robots utilizan hardware costoso y estándar que viene con su propio software y sensores diseñados para tareas específicas, como determinar cómo se están moviendo. Esta configuración requiere muchos ajustes para funcionar correctamente y, a menudo, solo es adecuada para ciertas situaciones.

Debido a todo esto, la mayoría de los robots actuales no pueden cambiar fácilmente entre diferentes lugares, y solo una pequeña fracción de los sistemas de conducción autónoma utilizan AI para encontrar su camino.

Pero Tony Zhang, el fundador y CEO de Tera AI, cree que tiene una solución. Su empresa está trabajando en algo llamado navegación de cero disparos para robots, y los inversores lo están respaldando con una sólida financiación inicial de 7.8 millones de dólares.

En términos simples, Tera AI está desarrollando un sistema de razonamiento espacial basado en AI que puede ayudar a los robots a navegar de manera económica. Esta tecnología puede usarse para todo tipo de cosas, como mover objetos, robots móviles e incluso coches autónomos.

"Nos enfocamos en software que se puede actualizar por aire y funciona con cualquier robot que ya tenga una cámara y una GPU," dijo Zhang a TechCrunch. "Nuestro sistema está inspirado en cómo funciona el cerebro y puede adaptarse a nuevas situaciones al instante, algo así como un gran modelo de lenguaje."

Zhang fundó Tera en San Francisco en 2023 después de trabajar en aprendizaje automático en Google X. Obtuvo su doctorado en Caltech bajo la tutela de Pietro Perona, un nombre importante en visión por computadora que estudió cómo los seres vivos navegan de manera flexible.

El equipo de Tera está compuesto por expertos en AI y simulación de Google AI, Caltech, MIT e incluso la Agencia Espacial Europea.

Mientras todos persiguen modelos de lenguaje, Zhang y su equipo se centran en enseñar a la AI a entender el espacio. Este tipo de razonamiento espacial permite que las máquinas se muevan, detecten objetos e interactúen con el mundo en 3D. Al eliminar las limitaciones del hardware, su software de navegación de propósito general podría reducir costos y acelerar la implementación enormemente, haciendo que los robots sean mucho más útiles, dice Zhang.

"También podría desbloquear nuevos trucos para robots que estaban limitados por restricciones de sensores," añadió.

Por ejemplo, un coche Waymo podría costar 250,000 dólares, lo que incluye un sensor de 50,000 dólares para determinar su ubicación y un sistema lidar de 100,000 dólares. Pero los robots más pequeños que cuestan menos de 50,000 dólares necesitan formas más económicas de navegar por su cuenta, según Tera AI. Un receptor GPS sofisticado puede costar 10,000 dólares, y una IMU (Unidad de Medición Inercial) de alta gama podría llegar a 30,000 dólares — precios que hacen que la navegación autónoma sea inviable para muchos robots más pequeños.

"Nuestro gran argumento de venta es que nuestro software funciona con cualquier hardware disponible," dijo Zhang. "Estamos resolviendo la navegación de una manera que funciona para cualquier robot, en cualquier lugar nuevo, sin necesidad de ajustarlo cada vez. Es como un sistema operativo para robots, que les permite hacer lo que están destinados a hacer y mantener felices a sus clientes."

La startup ha estado probando su producto con importantes empresas de robótica de EE. UU. Sus principales clientes son fabricantes de robots que ya tienen una base de clientes pero luchan por adaptar sus soluciones a diferentes plataformas autónomas, situaciones y entornos.

Con la nueva financiación, Tera planea lanzar su primera solución en dispositivos pequeños este año y fortalecer su equipo tecnológico.

"Vemos un futuro donde el software es la estrella del espectáculo para los robots," dijo Zhang a TechCrunch. "Una vez que la gente se dé cuenta de que las cámaras que ya están en los robots son suficientes para la navegación, podrán poner más robots a trabajar de manera más rápida y económica. Soñamos con un día en que, al igual que con una tienda de aplicaciones iOS, puedas agregar nuevas habilidades a tu robot con una simple descarga."

La ronda inicial de Tera fue respaldada por inversores como Felicis, Inovia, Caltech, Wilson Hill y Naval Ravikant.

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