El cofundador y CEO de Wayve, Alex Kendall, ve un gran potencial en llevar la tecnología de su startup de vehículos autónomos al mercado. Esto es posible si Wayve sigue su estrategia de mantener su software de conducción automatizada económico, compatible con diferentes hardware y aplicable a sistemas avanzados de asistencia al conductor, robotaxis e incluso robótica. Esta estrategia fue presentada por Kendall durante la conferencia GTC de Nvidia y se basa en un enfoque de aprendizaje impulsado por datos de extremo a extremo. Esto significa que lo que el sistema “ve” a través de varios sensores (como cámaras) se traduce directamente en cómo conduce (como decidir frenar o girar a la izquierda). Además, el sistema no necesita depender de mapas en alta definición o software basado en reglas, como lo hacían versiones anteriores de la tecnología de vehículos autónomos.
Este enfoque ha atraído a inversores. Wayve, que se lanzó en 2017 y ha recaudado más de 1.3 mil millones de dólares en los últimos dos años, planea licenciar su software de conducción autónoma a socios automotrices y de flotas, como Uber. Aunque la empresa aún no ha anunciado asociaciones automotrices, un portavoz comentó que Wayve está en “fuertes discusiones” con varios fabricantes para integrar su software en diferentes tipos de vehículos. Su propuesta de software económico es clave para cerrar esos acuerdos. Kendall mencionó que los fabricantes que incorporen el sistema avanzado de asistencia al conductor (ADAS) de Wayve en nuevos vehículos no necesitan invertir en hardware adicional, ya que la tecnología puede funcionar con los sensores existentes, que generalmente consisten en cámaras y algunos radares.
Wayve también es “agnóstico al silicio”, lo que significa que puede ejecutar su software en cualquier GPU que sus socios ya tengan en sus vehículos. Sin embargo, la flota de desarrollo actual de la startup utiliza el sistema en chip Orin de Nvidia. Kendall destacó que entrar en el mercado de ADAS es fundamental porque permite construir un negocio sostenible, escalar la distribución y obtener la exposición a datos necesaria para entrenar el sistema hasta el nivel 4. (Un sistema de conducción de nivel 4 puede navegar por un entorno de forma autónoma, bajo ciertas condiciones, sin necesidad de intervención humana).
Wayve planea comercializar su sistema inicialmente a nivel de ADAS. Por lo tanto, la startup diseñó su conductor de IA para funcionar sin lidar, el radar que mide distancias utilizando luz láser para generar un mapa 3D altamente preciso del mundo, que la mayoría de las empresas que desarrollan tecnología de nivel 4 consideran esencial. El enfoque de autonomía de Wayve es similar al de Tesla, que también trabaja en un modelo de aprendizaje profundo de extremo a extremo para potenciar su sistema y mejorar continuamente su software de conducción autónoma. Al igual que Tesla, Wayve espera aprovechar un amplio despliegue de ADAS para recopilar datos que ayudarán a su sistema a alcanzar la autonomía total.
Una de las principales diferencias entre los enfoques de Wayve y Tesla desde el punto de vista tecnológico es que Tesla solo confía en cámaras, mientras que Wayve está dispuesto a incorporar lidar para alcanzar la autonomía total a corto plazo. Kendall mencionó que a largo plazo hay oportunidades para reducir aún más el conjunto de sensores una vez que se construya la fiabilidad y la capacidad de validar un nivel de escala. Esto depende de la experiencia del producto que se desee. Si se quiere que el coche conduzca más rápido en la niebla, puede que se necesiten otros sensores como el lidar. Pero si se está dispuesto a que la IA entienda las limitaciones de las cámaras y actúe de manera defensiva y conservadora, su IA puede aprender eso.
Kendall también presentó GAIA-2, el último modelo generativo de mundo de Wayve, diseñado para la conducción autónoma, que entrena a su conductor con grandes cantidades de datos reales y sintéticos en una amplia gama de tareas. Este modelo procesa video, texto y otras acciones, lo que permite que el conductor de IA de Wayve sea más adaptable y humano en su comportamiento al conducir. Kendall expresó su entusiasmo por el comportamiento de conducción similar al humano que está surgiendo. Aseguró que no hay un comportamiento codificado a mano; no se le dice al coche cómo comportarse. En lugar de depender de infraestructura o mapas en alta definición, el comportamiento emergente es impulsado por datos y permite una conducción que maneja escenarios complejos y diversos, incluidos aquellos que puede que nunca haya visto durante el entrenamiento.
Wayve comparte una filosofía similar con la startup de camiones autónomos Waabi, que también está buscando un sistema de aprendizaje de extremo a extremo. Ambas empresas han enfatizado la escalabilidad de modelos de IA impulsados por datos que pueden generalizarse en diferentes entornos de conducción, y ambas dependen de simuladores de IA generativa para probar y entrenar su tecnología.
