Helm.ai raccoglie 26 milioni di dollari per un software di guida autonoma “non supervisionato”
Helm.ai , una startup che crea software per veicoli autonomi, ha annunciato oggi di aver raccolto 26 milioni di dollari in finanziamenti di serie B guidati da Amplo, JMPartners, Base Capital Funding e Freeman Group con la partecipazione di ACVC, One Way Ventures, Binnacle Partners e singoli investitori. Secondo il CEO Vlad Voroninski, il finanziamento aiuterà Helm a “servire meglio la propria base di clienti” supportando l’espansione del prodotto.
Le tecnologie di guida autonoma hanno catturato l’attenzione degli investitori durante la pandemia, in particolare perché le tensioni sulla catena di approvvigionamento – esacerbate da una carenza di conducenti – rendono evidente l’utilità dei camion per le consegne automatizzate. Ad esempio, all’inizio di quest’anno, la startup di software di guida autonoma Embark ha annunciato l’intenzione di diventare pubblica in un accordo che valuterebbe l’azienda a più di $ 5 miliardi. Da parte sua, Waymo di Alphabet, che sta sviluppando sia camion per le consegne senza conducente che taxi, ha chiuso un round di finanziamento di 2,5 miliardi di dollari a giugno prima di un’espansione a San Francisco.
Helm, con sede a Menlo Park, in California, è stata fondata nel novembre 2016 da Voroninski e Tudor Achim. Matematico e imprenditore russo-americano, Voroninski è stato il capo scienziato di Sift Security, una startup di machine learning per la sicurezza informatica, acquisita da Netskope nel 2018.
“Ho iniziato a lavorare nella visione artificiale e nell’intelligenza artificiale 16 anni fa durante le DARPA Grand Challenges . Ho capito che il collo di bottiglia dell’IA era un problema di matematica applicata e mi sono concentrato sulla matematica e sulle sue applicazioni per l’apprendimento automatico e la visione artificiale per circa un decennio sia nel mondo accademico che nell’industria”, ha detto Voroninski a VentureBeat via e-mail. “Diversi anni fa, è diventato chiaro che l’intelligenza artificiale causerà una massiccia transizione nella società attraverso la sua trasformazione dal regno puramente digitale a quello fisico, comprese le applicazioni critiche per la sicurezza come le auto a guida autonoma. È stato il riconoscimento di quel cambiamento imminente e la necessità di enormi progressi nell’apprendimento non supervisionato per consentirlo che ha portato alla fondazione di Helm.
Abilitare la guida autonoma
Helm concede in licenza il software AI per eseguire la percezione, la modellazione degli intenti, la pianificazione del percorso e il controllo per i veicoli autonomi. Anche se questo non è troppo lontano dall’approccio adottato da concorrenti come Mobileye, Helm non vende i propri pacchetti di sensori. Inoltre, sta sfruttando una tecnica di apprendimento automatico chiamata apprendimento non supervisionato per eliminare apparentemente la necessità di raccogliere e annotare i dati di guida su larga scala.
I sistemi di veicoli autonomi acquisiscono enormi quantità di dati per imparare a guidare senza un essere umano al volante. Nei dati sono incorporate immagini di pedoni, automobili, segnali e altri oggetti, la maggior parte dei quali deve essere etichettata manualmente in modo che il sistema impari a riconoscerli da solo.
Laddove non esistono set di dati etichettati, l’apprendimento non supervisionato, noto anche come apprendimento auto-supervisionato, può aiutare a colmare le lacune nella conoscenza del dominio. Ad esempio, SEER recentemente annunciato da Facebook , un modello non supervisionato, addestrato su un miliardo di immagini per ottenere risultati all’avanguardia su una serie di benchmark di visione artificiale.
Il sistema di Helm acquisisce i dati dalle dash cam, elabora le immagini, le raggruppa e le contrassegna automaticamente. Sfruttando questa tecnica, l’azienda afferma che la sua soluzione full-stack può guidare su strade di montagna ripide e tortuose utilizzando una sola telecamera senza l’addestramento sui dati di queste strade.
Nelle parole di Voroninski: “La tecnologia [di Helm] sfrutta la matematica applicata all’avanguardia per sbloccare il pieno potenziale del deep learning per l’implementazione di sistemi autonomi sicuri su larga scala. Abbiamo identificato alcune sfide chiave che ritenevamo non fossero state affrontate con gli approcci tradizionali, in particolare per quanto riguarda la scalabilità e l’accuratezza del software AI”.
Sfortunatamente, l’apprendimento non supervisionato non elimina il potenziale di parzialità o difetti nelle previsioni del sistema. Alcuni esperti, tra cui il capo scienziato di Facebook Yann LeCun, teorizzano che la rimozione di questi pregiudizi potrebbe richiedere una formazione specializzata di modelli non supervisionati con set di dati aggiuntivi e più piccoli curati per “non insegnare” pregiudizi specifici.
Helm, una trentina di dipendenti, non ha risposto a una domanda sulle misure di mitigazione dei pregiudizi. Tuttavia, la società ha affermato che sta lavorando con “molti dei migliori OEM” oltre al programma Xcelerator di Honda e “aziende di chip e Tier 1 automobilistico”. Oltre a ciò, Helm sta anche esplorando l’applicazione della sua tecnologia ad altri settori, tra cui l’aviazione, la robotica industriale e di consumo, l’edilizia e l’estrazione mineraria, l’automazione della vendita al dettaglio e l’assistenza sanitaria.
“Nonostante la pandemia che ha colpito il settore automobilistico, Helm ha visto una significativa accelerazione nello sviluppo del business e nelle entrate nell’ultimo anno… Abbiamo entrate e una crescita dei ricavi sostanziali”, ha detto Voroninski a VentureBeat. “[La nostra missione rimane raggiungere] la guida autonoma e l’automazione della robotica in generale, con un focus iniziale sulla creazione di software per veicoli a guida autonoma all’avanguardia utilizzando la potenza del deep learning non supervisionato”.
