A Nomadic levanta US$ 8,4 milhões para gerenciar os dados gerados pelos veículos autônomos

Para construir as máquinas autônomas do futuro, às vezes o seu modelo precisa de um modelo.

Empresas que desenvolvem carros autônomos, robôs que manipulam o ambiente físico ou equipamentos de construção autônomos coletam milhares, senão milhões, de horas de dados de vídeo para avaliação e treinamento.

Organizar e catalogar esses vídeos é, atualmente, uma tarefa para seres humanos, que precisam assistir a tudo. Mesmo avançando rapidamente, isso não é escalável. A Nomadic AI, uma startup fundada pelo CEO Mustafa Bal e pelo CTO Varun Krishnan, quer resolver os problemas dos clientes que têm 95% dos dados de suas frotas armazenados em arquivos.

O desafio se torna ainda maior quando se busca casos extremos — os dados mais valiosos retratam eventos que raramente ocorrem e podem confundir modelos de IA física inexperientes.

A Nomadic está trabalhando para resolver esse problema com uma plataforma que transforma as imagens em um conjunto de dados estruturado e pesquisável por meio de uma coleção de modelos de linguagem visual. Isso, por sua vez, permite um melhor monitoramento da frota e a criação de conjuntos de dados exclusivos para aprendizado por reforço e iteração mais rápida.

A empresa anunciou uma rodada de investimentos semente de US$ 8,4 milhões na terça-feira, com uma avaliação pós-investimento de US$ 50 milhões. A rodada foi liderada pela TQ Ventures, com a participação da Pear VC e de Jeff Dean, e permitirá que a empresa conquiste mais clientes e continue aprimorando sua plataforma. A Nomadic também ganhou o primeiro prêmio no concurso de pitches da Nvidia GTC no mês passado.

Os dois fundadores, que se conheceram enquanto cursavam ciência da computação em Harvard, “enfrentavam os mesmos desafios técnicos repetidamente em nossos empregos” em empresas como Lyft e Snowflake, disse Bal ao TechCrunch.

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“Estamos oferecendo às pessoas insights sobre suas próprias imagens, seja o que for que mova seus próprios veículos autônomos [e] robôs”, disse ele. “É isso que impulsiona esses desenvolvedores de sistemas autônomos, não dados aleatórios.”

Imagine, por exemplo, tentar ajustar a compreensão de um veículo autônomo de que ele pode passar um semáforo vermelho se um policial estiver orientando-o a fazê-lo, ou isolar todas as vezes que os veículos passam por baixo de um tipo específico de ponte. A plataforma da Nomadic permite que esses incidentes sejam identificados tanto para fins de conformidade quanto para serem inseridos diretamente em pipelines de treinamento.

Clientes como Zoox, Mitsubishi Electric, Natix Network e Zendar já estão usando a plataforma para desenvolver máquinas inteligentes. Antonio Puglielli, vice-presidente de engenharia da Zendar, disse que a ferramenta da Nomadic permitiu à empresa ampliar seu trabalho muito mais rapidamente do que a alternativa de terceirização, e que sua expertise no setor a diferencia de outros concorrentes.

Esse tipo de ferramenta de autoanotação baseada em modelos está emergindo como um fluxo de trabalho essencial para a IA física. Empresas estabelecidas de rotulagem de dados, como Scale, Kognic e Encord, estão desenvolvendo ferramentas de IA para realizar esse trabalho, enquanto a Nvidia lançou uma família de modelos de código aberto, o Alpamayo, que pode ser adaptada para lidar com o problema.

Varun argumenta que a ferramenta de sua empresa é mais do que um rotulador; é um “sistema de raciocínio autônomo: você descreve o que é necessário e ele descobre como encontrá-lo”, usando múltiplos modelos para compreender a ação que está ocorrendo e contextualizá-la. Os investidores da Nomadic esperam que o foco da startup nessa infraestrutura específica seja bem-sucedido.

“É a mesma razão pela qual a Salesforce não constrói sua própria nuvem e a Netflix não constrói suas próprias [instalações de distribuição de conteúdo]”, disse Schuster Tanger, sócio da TQ Ventures que liderou a rodada, ao TechCrunch. “No momento em que uma empresa de veículos autônomos tenta construir a Nomadic internamente, ela se distrai do que a faz vencer, que é o próprio robô.”

Tanger elogia o talento da Nomadic, observando que Krishnan é um mestre internacional de xadrez classificado como o 1.549º melhor jogador do mundo. Krishnan, por sua vez, se gaba de que todos os cerca de doze engenheiros da empresa já publicaram artigos científicos.

Agora, eles estão trabalhando arduamente no desenvolvimento de ferramentas específicas, como uma que compreende a física das mudanças de faixa a partir de imagens de câmera, ou outra que calcula localizações mais precisas para as garras de um robô em um vídeo. O próximo desafio, do ponto de vista da Nomadic e de seus clientes, é desenvolver ferramentas semelhantes para dados não visuais, como leituras de sensores lidar, ou integrar dados de sensores em vários modos.

“Lidar com terabytes de vídeo, comparar isso com centenas de modelos com mais de 100 bilhões de parâmetros e, então, extrair insights precisos é realmente incrivelmente difícil”, disse Bal.

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