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Fundado por Arturo Deza, ex becario postdoctoral del MIT y actual profesor de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC) de Lima, Artificio tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos (AV) en condiciones complejas. A pesar de importantes inversiones, empresas como Waymo de Google, Tesla y Cruise de General Motors han sufrido reveses a medida que muchas empresas audiovisuales redujeron su tamaño o cerraron.
Artificio se enfoca en probar AV en entornos desafiantes, como Lima, nombrada la ciudad más concurrida de América Latina por TomTom. Deza atribuye las fallas AV a la excesiva dependencia de los sistemas de visión artificial que luchan en escenarios impredecibles. El estudio actual de Artificio destaca dos problemas principales: la falta de comprensión de los estímulos fuera de la distribución y la falta de puntos de referencia de alta calidad para tales escenarios.
Para abordar estos problemas, Artificio recopila datos en varias ciudades peruanas utilizando dashcams y cámaras GoPro. Deza cree que entrenar AV con datos de entornos caóticos como Lima mejorará su rendimiento en todo el mundo. Artificio utiliza entrenamiento adversario y expone los sistemas AV a datos dañinos e inusuales para aumentar su resiliencia.
La tecnología de IA neuronal de Artificio tiene como objetivo optimizar la clasificación de objetos con un gasto mínimo de datos y recursos. A diferencia de modelos como Detectron2 o YOLO, el enfoque de Artificio apunta a un procesamiento de datos ético y rentable. El objetivo es que los AV identifiquen y resuelvan conflictos de objetos en tiempo real consultando su base de datos de objetos clasificados.
Artificio planea comercializar su plataforma y permitir que estudiantes e ingenieros evalúen sus modelos a través de una aplicación web. Además, la startup integrará sensores LIDAR en vehículos en Perú para mejorar aún más su plataforma de datos. Deza imagina un futuro en el que los automóviles autónomos se utilizarán en todo el mundo para 2030, pero reconoce los desafíos que se avecinan debido a los altos costos y la lenta adopción.
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