Annotell raccoglie 24 milioni di dollari per la tecnologia che testa i sistemi di percezione dei veicoli autonomi per migliorarne il funzionamento

Mentre l’industria automobilistica avanza lentamente verso i veicoli a guida autonoma, stiamo assistendo all’emergere di startup che mirano a colmare alcune delle lacune tecniche nei sistemi autonomi così come esistono oggi. Nell'ultimo sviluppo, Annota, una startup svedese che produce software per valutare le prestazioni delle capacità di percezione dei sistemi autonomi e come migliorarle, annuncia oggi di aver raccolto 24 milioni di dollari per espandere la propria attività.

Daniel Langkilde, co-fondatore e CEO di Annotell, paragona ciò che fa l'azienda a "un esame della vista per le auto, affinché possano ottenere la patente di guida, proprio come potresti fare un test per determinare se sei idoneo alla guida", ha detto in un'intervista. “La piattaforma di Annotell ti aiuta a comprendere le prestazioni del sistema e ad aumentarle. Guidiamo i nostri clienti su come migliorarlo”. Vale a dire, i prodotti Annotell comprendono analisi che testano e misurano la qualità dei dati di un'azienda e produzione di "verità sul campo" per migliorare tali set di dati.

L'obiettivo, ha aggiunto, non è la perfezione ma la prevedibilità, importante tanto per le piattaforme semi-autonome (ad esempio, i sistemi avanzati di assistenza alla guida) che esistono già oggi quanto per le auto completamente autonome che molti sperano di costruire per il futuro. "Il sistema potrebbe non essere sempre corretto, ma è necessario sapere cosa può o non può fare, per poterlo utilizzare in modo sicuro."

Il round della Serie A è co-guidato da Metaplanet, il VC estone guidato dal co-fondatore di Skype Jaan Tallinn che recentemente ha investito anche in Starship Technologies ed è stato uno dei primi sostenitori di DeepMind, acquisita da Google, e di NordicNinja, un investitore di tecnologia profonda sostenuto dai giapponesi. Hanno partecipato anche i precedenti sostenitori Ernström & Co e Sessan AB. Annotell, con sede a Göteborg, ha ora raccolto 31 milioni di dollari e non rivela la sua valutazione, ma per un certo contesto, i suoi clienti includono sia alcune delle più grandi case automobilistiche del mondo, i loro principali fornitori, sia le grandi aziende produttrici di auto a guida autonoma.

Il divario nel mercato che Annotell sta cercando di colmare è piuttosto critico: i sistemi autonomi sono costruiti su enormi quantità di dati di guida e sull’apprendimento automatico utilizzato per elaborare tali informazioni per “insegnare” a quelle piattaforme le basi della guida.

Utilizzando la visione artificiale, questi sistemi a loro volta possono riconoscere i semafori rossi, o un’auto che si ferma, o quando fare una svolta, e così via. Il problema è che le risposte di questi sistemi si basano sui dati che sono stati loro forniti. I sistemi autonomi in genere non possono “ragionare” e fanno il salto per decidere come rispondere a una variabile sconosciuta, come quelle che un veicolo incontrerà inevitabilmente nel mondo reale.

“L’apprendimento automatico non è in grado di elaborare cose rare ma importanti”, ha affermato Langkilde.

Langkilde, che ha co-fondato Annotell con Oscar Petersson – entrambi sono fisici specializzati in deep learning – ha affermato di aver riscontrato questo problema quando in precedenza aveva lavorato presso un’altra azienda, la startup di intelligence sulle minacce Recorded Future, dove gli era stato assegnato il compito di raccogliere dati di intelligence da alimentare e insegnare alla piattaforma a identificare meglio le minacce. Gli hacker malintenzionati si concentrano proprio sulla ricerca di lacune per creare vulnerabilità e ciò ha effettivamente ribaltato gran parte del lavoro che il suo team avrebbe svolto per identificare modelli per mitigare gli attacchi futuri.

"Ha evidenziato i limiti per me dell'apprendimento automatico a forza bruta quando si svolge un lavoro mission-critical", ha affermato.

I sistemi di guida autonoma si trovano ad affrontare in gran parte lo stesso problema, ma è ancora più fondamentale agire nel modo giusto, anche perché ci sono vite in gioco se qualcosa va storto. Ciò comporta anche maggiori livelli di sicurezza e controllo che le aziende devono superare per portare i propri prodotti sul mercato e convincere i consumatori a fidarsi e successivamente ad acquistarli e utilizzarli.

“Affinché le persone possano fidarsi dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale dobbiamo prendere molto sul serio la sicurezza”, ha affermato. “C'è un'enorme differenza tra dare una raccomandazione sbagliata su un servizio cinematografico e incontrare un segnale di stop o imbattersi in qualcuno. Prendiamo anche questo sul serio. Ecco perché abbiamo voluto concentrarci sul problema”. Gli ulteriori livelli di regolamentazione sulla sicurezza, nel frattempo, indicano anche casi d'uso specifici e opportunità di mercato per Annotell: non si tratta solo di migliorare i sistemi per i propri clienti, ma di creare un insieme di dati su cui anche agenzie e regolatori possono fare affidamento per fornire un particolare prodotto. l'autorizzazione da utilizzare.

L'approccio di Annotell per integrare ciò che l'apprendimento automatico può insegnare ai sistemi è altrettanto progressivo quanto lo sono oggi i sistemi autonomi: in parte testa e formalizza i limiti dei sistemi che per loro natura non sono progettati per essere completamente autonomi (questi sono i sistemi che abbiamo oggi per assistere , non sostituire, driver). Nel corso del tempo, ha affermato, un sistema completamente autonomo potrebbe anche incorporare altri tipi di approcci di intelligenza artificiale, come le reti bayesiane utilizzate per costruire algoritmi di inferenza causale. (Una startup di intelligenza artificiale causale di cui abbiamo parlato la scorsa settimana è stata più drammatica, sostenendo che l'intelligenza artificiale causale era l'unica speranza affinché la guida autonoma diventasse una realtà, anche se anche in quel caso si tratterebbe di un grande passo avanti e ci vorrà molto tempo per realizzarsi.)

Per ora, però, la startup sta concentrando la propria tecnologia sulla sicurezza dei sistemi con qualsiasi grado di autonomia già integrato, un’enorme opportunità.

"Garantire la sicurezza è il vincolo principale quando si tratta di diffusione commerciale di veicoli autonomi e Annotell ha fatto grandi progressi in un breve periodo di tempo", ha affermato Jaan Tallinn di Metaplanet in una nota. "Siamo impressionati dal loro software e dal team che lo ha creato e siamo entusiasti di essere con loro in questo viaggio."

Fonte: https://techcrunch.com/2022/02/02/annotell-raises-24m-for-tech-that-tests-autonomous-vehicle-perception-systems-to-improve-how-they-work/