Los tres verdaderos resultados de una startup robótica

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Los tres verdaderos resultados de una startup robótica

Permítame pedir prestado una frase del beisbol por un momento. Si sigue el deporte, es probable que conozca el concepto de los «tres resultados verdaderos». Son, específicamente, un jonrón, un ponche y una base por bolas. La línea directa entre los tres es que, en la mayoría de los casos, no están determinados por la defensa.

Hay un área gris, por supuesto, como es el caso con cualquier intento de definir un absoluto. También existe una pregunta de larga data sobre cuán valioso es el concepto, en la eterna guerra fría del análisis del béisbol. Eso está bien, porque estoy más interesado en cooptar la frase aquí.

En términos generales, los tres verdaderos resultados para una startup de robótica serían:

  1. hacerlo público
  2. siendo adquirido
  3. muriendo

Al igual que con el mundo del béisbol, hay muchas áreas grises para maniobrar aquí. En robótica, específicamente, puede mantener para siempre una empresa perfectamente exitosa basada en las subvenciones de DARPA. A diferencia del béisbol, es posible hacer cualquier combinación de los tres anteriores, de verdad.

Pero el meollo de la pregunta a la que me gustaría llegar aquí es la siguiente: ¿Cuál es el mejor resultado para una startup de robótica? Nadie quiere el número tres, por supuesto. Pero como poncharse, es una posibilidad muy real y decepcionante. Y como hemos visto, ni siquiera una enorme afluencia de fondos de capital de riesgo puede evitar por completo el fracaso de la puesta en marcha, especialmente en los robots, donde la barrera de entrada es tan intensamente alta. Y además, la robótica está atrasada para una pequeña corrección del mercado frente a las macrotendencias.

La salida a bolsa ha sido un resultado extremadamente raro para las empresas de robótica, incluso en el (ahora pasado) era dorada de los SPAC. Dado el estado del mercado en general, algunos SPAC planificados se suspendieron mientras tanto, con la esperanza de seguir tendencias más favorables. Francamente, el número dos parece un resultado perfectamente razonable y, a menudo, ideal para muchas empresas. La robótica requiere pistas largas y muchos recursos que una gran corporación puede ofrecer.CREDITOS

Donde empiezas a tener problemas, sin embargo, es en forma. Me imagino que las conversaciones suceden todo el tiempo en las que el adquirente potencial tiene una noción dramáticamente diferente a la del adquirente. Vemos estos malos ajustes de vez en cuando, por supuesto. Tal vez la empresa no entiende el ajuste del mercado o los recursos necesarios para mantener a flote una empresa de robótica, o tal vez simplemente tenían nociones muy diferentes de lo que sus robots podían y no podían hacer. Por cada Amazon que compra Kiva, hay varios Google que compran Boston Dynamics.

Hubo algunos signos de interrogación en torno a la posterior adquisición de esta última firma por parte de Hyundai. Una compañía de automóviles no es la opción más natural para lo que hace Boston Dynamics, aunque diré que el anuncio de esta semana del Instituto de IA de Boston Dynamics es un giro interesante y prometedor para esta historia. La investigación siempre ha sido una parte importante de lo que hace la empresa, y las nuevas instalaciones le brindan a la empresa una gran cantidad de pistas y recursos, respaldados con una inversión de $400 millones. Eso es varias veces lo que Ford invirtió recientemente en sus propias instalaciones de la U of M.

Lo más intrigante de todo es que el fundador y ex director ejecutivo de BD, Marc Raibert, estará al frente del instituto. “Nuestra misión es crear futuras generaciones de robots avanzados y máquinas inteligentes que sean más inteligentes, más ágiles, perceptivas y más seguras que cualquier cosa que exista hoy”, dijo en un comunicado relacionado con la noticia. “La estructura única del Instituto (talento superior centrado en soluciones fundamentales con financiamiento sostenido y excelente soporte técnico) nos ayudará a crear robots que sean más fáciles de usar, más productivos, capaces de realizar una variedad más amplia de tareas y que funcionen de manera más segura. con personas.»

Tras la chapuza de Google en la adquisición (y varias otras al mismo tiempo, bajo la revisión de Andy Rubin), vale la pena comprobar cómo van los esfuerzos de la empresa en la categoría. Mi cobertura del espacio ha girado en gran medida en torno a los graduados de Alphabet X. El más destacado (hasta ahora) es el servicio de entrega de drones Wing, aunque estamos empezando a ver un trabajo interesante de la firma de software de robótica Intrinsic.

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Créditos de imagen: Alfabeto X

El año pasado, también le dimos algo de espacio en la columna a pantalones inteligentes, un prometedor exoesqueleto robótico suave que está siendo desarrollado por el laboratorio. En marzo, el laboratorio también ofreció una vista previa de proyecto mineral, un rover autónomo diseñado para recopilar datos de cultivos. Específicamente, está trabajando para fenotipar plantas. La empresa escribe:

Hoy en día, cuando la mayoría de los investigadores fenotipan las plantas, caminan con cuidado por los campos, marcando diferentes características de las plantas con un cuaderno, un bolígrafo y una regla. Pero imagínese tratando de observar cuántos frijoles hay en una vaina, o qué tan largas son las hojas, o cuántas flores han florecido. Ahora imagina hacer eso para miles de plantas, cada semana a mano, en pleno verano. Ese es el cuello de botella del fenotipo.

Para ayudar con este desafío, Mineral ha estado brindando herramientas a los investigadores de la Alianza para ayudarlos a realizar más experimentos y descubrir más características de los cultivos. Durante el último año, los rovers de Mineral, apodados «Don Roverto» por el equipo local, han estado rodando suavemente por los campos de prueba fuera de Future Seeds, capturando imágenes de cada planta de frijol y utilizando el aprendizaje automático para identificar rasgos como el recuento de hojas, el área de hojas , color de la hoja, cantidad de flores, cantidad de plantas y dimensiones de las vainas. El rover hace esto continuamente para cada planta en el campo y sabe exactamente dónde está cada planta para que pueda regresar una semana más tarde e informar sobre cómo está la planta.

Robot recoge patatas fritas

Créditos de imagen: Haje Camps / TechCrunch

Ligeramente celoso de que Haje tenga que pagar la robótica interna de Google esfuerzos para visitar esta semana. Escribió sobre la experiencia, que implica un trabajo realizado con un compañero de posgrado X. El explica:

La velocidad y la precisión son una cosa, pero la nuez que Google realmente está tratando de resolver en sus laboratorios robóticos es la intersección entre el lenguaje humano y la robótica. Está dando algunos saltos impresionantes en el nivel de comprensión robótica del lenguaje natural que un ser humano podría usar. “Cuando tengas un minuto, ¿podrías traerme un trago del mostrador?” es una solicitud bastante directa que podrías hacerle a un humano. Sin embargo, para una máquina, esa declaración envuelve mucho conocimiento y comprensión en una pregunta aparentemente única. Vamos a desglosarlo: «Cuando tengas un minuto» podría no significar nada en absoluto, simplemente como una forma de hablar, o podría ser una solicitud real para terminar lo que está haciendo el robot. Si un robot está siendo demasiado literal, la respuesta «correcta» a «¿podría traerme un trago?» podría ser simplemente que el robot diga «sí». Puede, y confirma que es capaz de tomar un trago. Pero, como usuario, no le pidió explícitamente al robot que lo hiciera. Y, si estamos siendo más pedantes, no le dijiste explícitamente al robot que te trajera la bebida.

En total, creo que aquí se puede argumentar a favor del desarrollo interno de empresas de robótica e inteligencia artificial; por supuesto, muy pocas empresas poseen los recursos de un Alfabeto/Google. E incluso con el tiempo, el dinero y la paciencia de Google, estamos muy lejos de ver cómo esas actividades podrían realmente dar sus frutos.

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Créditos de imagen: xiaomi

Mientras tanto, los esfuerzos de Xiaomi son un gran signo de interrogación. Hasta ahora, el trabajo de robótica de la empresa se parece más al de Samsung. Más allá de cierto éxito con las aspiradoras robóticas, no tengo muchas razones para creer que su trabajo está más que demostrado en este momento. Eso incluye el Spot-like del año pasado ciberperro y ciberuno, un nuevo robot humanoide que debutó junto a algunos teléfonos. Desde el punto de vista del diseño, está claro por qué se compara el robot con los esfuerzos hasta ahora invisibles de Tesla. También da una expectativa más… realista de qué esperar de un robot bípedo de este tipo.

Mobot

Créditos de imagen: Mobot

Antes de que los deje por la semana, aquí hay algunas noticias de financiamiento de una startup interesante: respaldada por YC mobot acaba de subir una Serie A de $ 12.5 millones. La compañía crea robots diseñados para ayudar a los desarrolladores a probar aplicaciones en busca de problemas.

“Existen herramientas desarrolladas por empresas como Applitools, Test.ai y otras que aprovechan los marcos de prueba emulados existentes para automatizar las pruebas de aplicaciones móviles. Sin embargo, la desafortunada realidad es que muchos defectos a menudo se escapan de las pruebas emuladas basadas en software porque no representan con precisión las pruebas en hardware real”, dice el fundador Eden Full Goh a TechCrunch. “Actualmente, Mobot no se está posicionando como un competidor o reemplazo de emuladores y pruebas automatizadas. Más bien, nuestro objetivo es reemplazar la inevitable garantía de calidad manual que todos todavía tienen que hacer y que tendrán que hacer cada vez más a medida que crezca la fragmentación de dispositivos en los próximos cinco a diez años”.

Mientras tanto, obtuve una exclusiva de CleanRobotics, la empresa con sede en Colorado detrás del contenedor de basura robótico de clasificación de desechos. TrashBot. La compañía recaudó una Serie A de $ 4,5 millones para escalar un robot diseñado para mejorar la clasificación de reciclaje en la fuente.

“Las reglas de reciclaje son confusas y los consumidores a menudo están tan confundidos que su precisión de reciclaje es menor que la casualidad, lo que genera materiales reciclables altamente contaminados, que nadie compra”, señala el director ejecutivo Charles Yhap. “Nuestro sistema mejora el desvío de material de los vertederos, lo que da como resultado más materiales reciclables y menos desperdicio”.

de una persona solenoide es el tesoro de otra persona.

 

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