NomadicML recauda USD 8.4 millones para automatizar el procesamiento de datos de vehículos autónomos

NomadicML, una empresa emergente que desarrolla herramientas para inteligencia artificial, anunció el martes que recaudó una ronda semilla de USD 8.4 millones. La ronda de financiación, que valora a la empresa en USD 50 millones (valoración post-dinero), se produce después de que la startup ganara el primer premio en la conferencia de desarrolladores de Nvidia, GTC, el mes pasado.

La ronda de inversión fue respaldada por:

• TQ Ventures (inversionista principal)
• Pear VC
• Jeff Dean

La empresa emergente, fundada por el CEO Mustafa Bal y el CTO Varun Krishnan, aborda un cuello de botella para los desarrolladores de vehículos autónomos y robótica: el volumen de datos de video. Según la empresa, algunos clientes tienen el 95% de los datos de su flota sin utilizar en archivos. Estos datos de video son difíciles de buscar, especialmente cuando los desarrolladores buscan casos límite para entrenar sus modelos. Bal señaló que la empresa tiene como objetivo proporcionar a los desarrolladores información a partir de sus propias grabaciones para impulsar sus vehículos autónomos y robots, argumentando que esto es lo que hace avanzar a los constructores de sistemas autónomos, en lugar de datos aleatorios.

Para resolver esto, NomadicML ofrece una plataforma que convierte grabaciones de video sin procesar en conjuntos de datos estructurados y buscables. Mientras que las empresas de etiquetado de datos dependen de humanos o del etiquetado automatizado, Krishnan argumenta que la herramienta de NomadicML es un sistema de razonamiento agéntico. El sistema utiliza múltiples modelos para comprender las acciones que ocurren en un video y ponerlas en contexto, permitiendo a los usuarios describir lo que necesitan para que el sistema pueda encontrarlo. La plataforma ya es utilizada por clientes como Mitsubishi Electric, Natix Network y Zendar. Antonio Puglielli, vicepresidente de Ingeniería en Zendar, afirmó que la herramienta permitió a su empresa escalar su trabajo mucho más rápido que mediante la subcontratación.

Los inversionistas de la empresa emergente argumentan que construir este tipo de infraestructura de datos internamente es una distracción para las empresas de robótica. Schuster Tanger, socio de TQ Ventures quien lideró la ronda semilla, comparó la infraestructura con otros servicios básicos. “Es la misma razón por la que Salesforce no construye su propia nube y Netflix no construye sus propias [instalaciones de distribución de contenido]”, dijo Tanger. “En el momento en que una empresa de vehículos autónomos intenta construir Nomadic internamente, se distrae de lo que les hace ganar, que es el robot en sí mismo”.

Por qué importa

La plataforma de NomadicML aborda el enorme cuello de botella de los datos de video sin procesar en sistemas autónomos, permitiendo a las empresas centrarse en la robótica en lugar de construir infraestructura de datos interna.