TECNOLOGIA
A primeira corrida entre quatro carros autônomos e um piloto de Fórmula 1 acaba de acontecer em Abu Dhabi
Passeie pelos poços em qualquer evento de automobilismo profissional, especialmente algo como a Fórmula 1, e você verá inúmeras telas de computador cheias de telemetria. As equipes modernas estão inundadas de feedback digital em tempo real dos carros. Estive em muitos desses poços ao longo dos anos e fiquei maravilhado com os fluxos de dados, mas nunca vi um exemplo do MicrosoftVisual Studio suíte de desenvolvimento de software rodando ali mesmo no meio do caos.
Mas nunca participei de nada parecido com o evento inaugural da Liga Autônoma de Corrida de Abu Dhabi no fim de semana passado. A A2RL, como é conhecida, não é a primeira série de corridas autônomas: existe o Série Roborace, que viu carros de corrida autônomos estabelecendo tempos de volta rápidos enquanto desviavam de obstáculos virtuais; e o Indy Autonomous Challenge, que ocorreu mais recentemente no Las Vegas Motor Speedway durante a CES 2024.
Enquanto o Roborace se concentrava em contra-relógio de carro único e a série Indy Autonomous se concentrava na ação oval, a A2RL decidiu abrir novos caminhos em algumas áreas.
A2RL colocou quatro carros em pista, competindo simultaneamente pela primeira vez. E, talvez mais significativamente, colocou o carro autónomo de melhor desempenho contra um ser humano, o antigo piloto de Fórmula 1 Daniil Kvyat, que pilotou por várias equipas entre 2014 e 2020.
O verdadeiro desafio estava nos bastidores, com equipas compostas por um quadro impressionantemente diversificado de engenheiros, desde programadores inexperientes a estudantes de doutoramento e engenheiros de corrida a tempo inteiro, todos lutando para encontrar o limite de uma forma muito nova.
Ao contrário da Fórmula 1, onde 10 fabricantes projetam, desenvolvem e produzem carros completamente personalizados (às vezes com o ajuda da IA), os carros de corrida A2RL são totalmente padronizados para fornecer condições de concorrência equitativas. As máquinas de 550 cavalos, emprestadas do Campeonato Japonês de Super Fórmula, são idênticas e as equipes não estão autorizadas a alterar um único componente.
Isso inclui o conjunto de sensores, que possui sete câmeras, quatro sensores de radar, três sensores lidar e GPS para inicializar – todos usados para perceber o mundo ao seu redor. Como eu aprenderia enquanto perambulava pelos boxes e conversava com as diversas equipes, nem todo mundo aproveita totalmente os 15 terabytes de dados que cada carro coleta a cada volta.
Algumas equipes, como a Code 19, com sede em Indianápolis, só começaram a trabalhar no monumental projeto de criação de um carro autônomo há alguns meses. “Há quatro equipes novatas aqui”, disse o cofundador do Code 19, Oliver Wells. “Todo mundo já competiu em competições como esta, algumas delas há até sete anos.”
É tudo uma questão de código
A TUM, com sede em Munique, e a Polimove, com sede em Milão, têm vasta experiência em corridas e vitórias tanto no Roborace quanto no Indy Autonomous Challenge. Essa experiência é transferida, assim como o código-fonte.
“Por um lado, o código é continuamente desenvolvido e melhorado”, disse Simon Hoffmann, chefe de equipe da TUM. A equipe fez ajustes para alterar o comportamento nas curvas para se adequar às curvas mais fechadas do percurso e também ajustar a agressividade nas ultrapassagens. “Mas, em geral, eu diria que usamos o mesmo software básico”, disse ele.
Através da série de inúmeras rondas de qualificação ao longo do fim-de-semana, as equipas com maior experiência dominaram as tabelas de cronometragem. TUM e Polimove foram as únicas duas equipes a completar tempos de volta em menos de dois minutos. A volta mais rápida do Code 19, entretanto, durou pouco mais de três minutos; as outras novas equipes foram muito mais lentas.
Isto criou uma competição raramente vista no desenvolvimento de software. Embora certamente tenha havido desafios anteriores de codificação competitiva, como TopCoder ou Google Kick Start, isso é um tipo de coisa muito diferente. Melhorias no código significam tempos de volta mais rápidos – e menos acidentes.
Kenna Edwards é engenheira assistente de corrida do Code 19 e estudante da Universidade de Indiana. Ela trouxe alguma experiência anterior em desenvolvimento de aplicativos, mas teve que aprender C++ para escrever o sistema de freio antibloqueio da equipe. “Isso nos salvou pelo menos algumas vezes de bater”, disse ela.
Ao contrário dos problemas de codificação tradicionais que podem exigir depuradores ou outras ferramentas para monitoramento, algoritmos aprimorados aqui têm resultados tangíveis. “Uma coisa legal foi ver os furos do pneu melhorarem na próxima sessão. Ou eles reduziram em tamanho ou em frequência”, disse Edwards.
Esta implementação da teoria não só contribui para desafios de engenharia envolventes, mas também abre caminhos de carreira viáveis. Depois de estagiar anteriormente na Chip Ganassi Racing e na General Motors, e graças à sua experiência com a Code 19, Edwards começa em tempo integral na GM Motorsports neste verão.
De olho no futuro
Esse tipo de desenvolvimento é uma grande parte do objetivo da A2RL. Acompanhando a ação principal na pista está uma série secundária de competições para estudantes mais jovens e grupos de jovens em todo o mundo. Antes do evento principal da A2RL, esses grupos competiram com modelos de carros autônomos em escala 1:8.
“O objectivo é, no próximo ano, mantermos para as escolas os modelos de carros mais pequenos, vamos manter para as universidades talvez fazendo-o em karts, um pouco maiores, podem brincar com os karts autónomos. E então, se você quiser estar na grande liga, você começa a correr com esses carros”, disse Faisal Al Bannai, secretário-geral do Conselho de Pesquisa de Tecnologia Avançada de Abu Dhabi, o ATRC. “Acho que se eles virem esse caminho, acho que você incentivará mais pessoas a entrar na pesquisa, na ciência.”
É o ATRC de Al Bannai que paga a conta da A2RL, cobrindo tudo, desde os carros até os hotéis, para as inúmeras equipes, algumas das quais testam em Abu Dhabi há meses. Eles também organizaram uma festa de classe mundial para o evento principal, completa com shows, corridas de drones e um ridículo show de fogos de artifício.
A ação na pista foi um pouco menos espetacular. A primeira tentativa de corrida autônoma de quatro carros foi abortada depois que um carro girou, bloqueando os carros seguintes. A segunda corrida, no entanto, foi muito mais emocionante, com uma passagem para a liderança quando o carro da equipe Unimore da Universidade de Modena passou ao lado. Foi TUM quem passou e venceu a corrida, levando para casa a maior parte do prêmio de US$ 2,25 milhões.
Quanto ao homem versus máquina, Daniil Kvyat fez um trabalho rápido com o carro autônomo, passando-o não uma, mas duas vezes, sob grandes aplausos da multidão reunida de mais de 10.000 espectadores que aproveitaram os ingressos gratuitos para ver um pouco da história – além de cerca de 600.000 outros transmitindo o evento.
As falhas técnicas foram lamentáveis. Ainda assim, foi um acontecimento notável para testemunhar e ilustrar até que ponto a autonomia chegou – e, claro, quanto mais progresso é necessário fazer. O carro mais rápido ainda estava a mais de 10 segundos do tempo de Kvyat. No entanto, fez voltas suaves e limpas a uma velocidade impressionante. Isso contrasta fortemente com o primeiro Grande Desafio da DARPA em 2004, que viu todos os competidores colidirem com uma barreira ou vagarem pelo deserto em uma estadia não planejada.
Para a A2RL, o verdadeiro teste será se ela conseguirá evoluir para uma série financeiramente viável. A publicidade impulsiona a maioria dos desportos motorizados, mas aqui há o benefício adicional de desenvolver algoritmos e tecnologias que os fabricantes poderiam razoavelmente aplicar nos seus carros.
Al Bannai, da ATRC, me disse que, embora os organizadores da série sejam donos dos carros, as equipes possuem o código e são livres para licenciá-lo: “O que eles competem no momento é o algoritmo, o algoritmo de IA que faz este carro fazer o que faz. Isso pertence a cada uma das equipes. Não nos pertence.”
A verdadeira corrida, então, pode não estar na pista, mas em garantir parcerias com fabricantes. Afinal, que melhor maneira de inspirar confiança na sua tecnologia autônoma do que mostrar que ela pode lidar com o tráfego na pista de corrida a 250 km/h?
Fonte: techcrunch.com
TECNOLOGIA
Os investidores estão lutando para entrar no ElevenLabs, que em breve poderá ser avaliado em US$ 3 bilhões
A ElevenLabs, uma startup que fabrica ferramentas de IA para aplicações de áudio, está sendo abordada por investidores novos e existentes sobre uma nova rodada, que poderia avaliar a empresa em até US$ 3 bilhões, descobriu o TechCrunch.
A empresa fundada há dois anos é especializada em criar ferramentas de IA para gerar vozes sintéticas para narrações de audiolivros e para dublagem de vídeos em tempo real para outros idiomas.
Uma fonte de uma empresa de capital de risco interessada disse ao TechCrunch que os investidores estão lutando para entrar na empresa de rápido crescimento e que sua empresa está disposta a oferecer uma avaliação de até US$ 3 bilhões, pensando que isso é o que será necessário para entrar na próxima rodada. Essa pessoa disse que um acordo provavelmente ocorrerá nas próximas semanas.
Investidores de duas outras empresas confirmaram que a ElevenLabs está aumentando, mas está repassando o negócio. Uma dessas fontes ouviu de segunda mão que a receita recorrente anualizada (ARR) da empresa cresceu de US$ 25 milhões no final do ano passado para cerca de US$ 80 milhões nos últimos meses, tornando-a uma das startups de crescimento mais rápido no desenvolvimento de aplicações reais para IA. (Esses investidores pediram anonimato por motivos competitivos.)
Se for preciso, esse valor de receita significa que os investidores poderiam avaliar a ElevenLabs em cerca de 38 vezes o valor ARR mais recente. Esse múltiplo é ligeiramente inferior ao de algumas empresas focadas em empresas, como Hebbia e Glean.
O múltiplo mais baixo pode ser porque uma parte substancial de sua receita vem do uso do consumidor para narração e dublagem de vídeos pessoais. A receita do consumidor é frequentemente considerada mais volátil do que a receita gerada por clientes corporativos.
A rodada, se concluída com uma avaliação de US$ 3 bilhões, avaliação tripla da ElevenLabs de sua Série B em janeiro, co-liderada por Andreessen Horowitz, Nat Friedman e Daniel Gross.
Esta seria a terceira rodada da Eleven Labs em pouco mais de um ano, mas o TechCrunch não conseguiu saber o tamanho do investimento potencial, pois as discussões com os investidores ainda estão em andamento. A Eleven Labs já arrecadou US$ 100 milhões.
Embora Gêmeos do Google e OpenAI introduziu seus próprios modelos de voz humana, nenhuma das ofertas da empresa pode clonar a fala de outros humanos como a Eleven Labs. Outras empresas que visam o mercado de geração de voz sintética incluem Murf, Tavus, Assemelha-se à IA, Respeitador e Lovo.
ElevenLabs não respondeu a um pedido de comentário.
Fonte: techcrunch.com
TECNOLOGIA
Um co-líder do Sora, gerador de vídeo da OpenAI, partiu para o Google
Um dos co-líderes do gerador de vídeo da OpenAI, Sorapartiu para o Google.
Tim Brooks, que estava liderando o desenvolvimento de Sora com William Peebles, anunciou em um publicar no X que ele se juntará ao Google DeepMind, divisão de pesquisa de IA do Google, para trabalhar em tecnologias de geração de vídeo e “simuladores mundiais”.
“Tive dois anos incríveis na OpenAI criando Sora”, escreveu Brooks. “Obrigado a todas as pessoas apaixonadas e gentis com quem trabalhei.”
O CEO do Google DeepMind, Demis Hassabis, deu as boas-vindas a Brooks em um responder em X, dizendo que ajudará a “tornar realidade o sonho de longa data de um simulador mundial”.
Brooks foi um dos primeiros a trabalhar no Sora, tendo iniciado o projeto na OpenAI em janeiro de 2023. Em seu LinkedInBrooks afirma ter liderado a direção de pesquisa do projeto e o treinamento do modelo.
Sua saída ocorre no momento em que Sora, que ainda não foi lançado, supostamente sofre contratempos técnicos que o posicionam mal contra sistemas rivais de Luma, Runway e outros. Por O Information, o sistema original, revelado em fevereiro, levou mais de 10 minutos de processamento para fazer um videoclipe de 1 minuto. A OpenAI está em processo de treinamento de um Sora aprimorado que poderia fazer clipes rapidamente, disseram fontes ao The Information.
O Google tem seu próprio modelo de geração de vídeo, Veoque foi revelado nesta primavera em sua conferência anual de desenvolvedores de I/O, e que em breve vir ao YouTube Shorts, o formato de vídeo curto do YouTube, para permitir que os criadores gerem planos de fundo e clipes de seis segundos.
Além dos obstáculos relacionados à tecnologia, a OpenAI parece ter cedido terreno de parceria aos desafiantes da geração de vídeo nos últimos meses. No início deste mês, a Runway assinou um negócio com a Lionsgate, o estúdio por trás das franquias “John Wick” e “Crepúsculo”, para treinar um modelo de vídeo personalizado no catálogo de filmes da Lionsgate. Cerca de uma semana depois a Stability que está desenvolvendo seu próprio conjunto de modelos de geração de vídeo recrutado James Cameron, diretor de “Avatar”, “Terminator” e “Titanic”, ao seu conselho.
OpenAI era disse se reunirá com cineastas e estúdios de Hollywood no início deste ano para demonstrar Sora, e a empresa se uniu a vários diretores independentes (e alguns marcas) para mostrar os recursos do sistema. No entanto, a OpenAI ainda não anunciou uma colaboração de longo prazo com um nome importante.
Brooks é o mais recente de uma série de demissões de alto nível da OpenAI.
CTO Mira Muratidiretor de pesquisa Bob McGrew e vice-presidente de pesquisa Barret Zoph anunciado suas demissões no final de setembro. Cientista pesquisador proeminente Andrej Karpathy esquerda OpenAI em fevereiro; meses depois, o cofundador da OpenAI e ex-cientista-chefe Ilya Sutskever pediu demissão, junto com o ex-líder de segurança Jan Leike. Em agosto, cofundador John Schulman disse que deixaria a OpenAI. E Greg Brockman, o presidente da empresa, está em licença sabática.
Fonte: techcrunch.com
TECNOLOGIA
Enganada e explorada, ela criou um aplicativo baseado em IA para imigrantes como ela
Os imigrantes enfrentam um enorme número de desafios e dificuldades. Em particular, sem uma base local de familiares ou amigos da qual depender, os novos imigrantes muitas vezes ficam na ignorância sobre informações fiáveis sobre serviços essenciais como habitação, cuidados de saúde e serviços bancários.
Depois de ser enganada e explorada, uma fundadora imigrante decidiu tentar ajudar outros imigrantes a resolver tais questões e construiu um serviço alimentado por IA treinado em dados específicos para estas necessidades: Imii é um assistente de IA para imigrantes que visa ajudá-los a estabelecer-se e a integrar-se nos seus novos países de origem.
O cofundador da startup, Jane Fishernasceu e foi criado no Japão, em uma família de imigrantes da União Soviética. “Meu pai era uma figura proeminente nos estudos japoneses e um autor publicado quando se mudou para o Japão”, disse ela ao TechCrunch. “Mas ele foi discriminado e desprezado pelos seus colegas durante muitos anos simplesmente porque era um imigrante e, portanto, por padrão, indesejado”, disse ela.
Fisher é compreensivelmente apaixonado pelo assunto. “Criei o imii porque conheço em primeira mão as dificuldades da imigração. Tive diferentes experiências de mudança para outro país — tanto assistida (com um coordenador que me orientava) quanto sozinha (sem orientação externa). Apesar de este último estar se mudando para o Reino Unido, onde estudei e falei o idioma fluentemente, isso teve um impacto enorme na minha saúde mental e no período de adaptação. Também fui enganada no caminho”, acrescentou ela.
O Imii oferece aconselhamento personalizado aos imigrantes e conecta-os com fornecedores e empresas locais de confiança que falam a sua língua, sempre que isso for possível. No aplicativo, o usuário se cadastra, responde algumas dúvidas e recebe orientações personalizadas. O chatbot – temporariamente alimentado pelo ChatGPT 4o até que a startup conclua uma arrecadação de fundos – fornece consultoria sobre habitação, serviços bancários e saúde. E se não puder ajudar com uma dúvida, os usuários podem entrar em contato diretamente com a equipe Imii para obter ajuda.
“Ele é treinado em nosso banco de dados de conteúdo e fornece respostas fáceis de usar para perguntas específicas. Nosso objetivo é fazer com que o imii pareça um assistente humano empático, em vez de um banco de dados sem alma”, disse Fisher. Seu cofundador e CTO, Alexandra Miltsintrabalhou anteriormente com Zoopla e Yelp, onde liderou o desenvolvimento de vários produtos baseados em IA.
Além dos potenciais benefícios sociais, Fisher argumenta que a aplicação poderia beneficiar as empresas que contratam talentos internacionais, uma vez que poderia reduzir despesas com gestão de relocalização, melhorar o bem-estar e a produtividade dos funcionários e, potencialmente, reduzir as taxas de rotatividade de pessoal.
A startup também oferece uma versão para empresas que permite listar seus serviços e especificar o público-alvo. Os empregadores podem integrar o Imii em seus processos de RH, proporcionando aos contratados internacionais acesso ao aplicativo para prepará-los para sua relocação.
“Fomos procurados por diversas empresas prestadoras de serviços para oportunidades de parceria, que estamos atualmente finalizando”, disse Fisher.
O espaço tecnológico de imigração e relocação já conta com alguns players emergentes e estabelecidos. Algumas delas concentram-se no próprio processo de imigração e outras na fixação “in situ”.
Matuto (principalmente B2C) concentra-se no fornecimento de serviços de realocação diretamente aos consumidores e surgiu da TechStars. Enquanto isso, Benivo (B2B) é especializada em fornecer soluções de relocação para empresas e arrecadou US$ 30 milhões no total.
Bem vindo tecnologia (B2C, ainda não lançado) afirma fornecer uma plataforma digital concebida para ajudar os imigrantes em vários aspectos da relocalização. Ela arrecadou US$ 30 milhões em abril de 2022, elevando seu total para US$ 73 milhões, mas não saiu do sigilo desde 2022.
Existem alguns outros também, como Perchpeek (B2B), Settly (B2B), Relocity (B2B) e Localyze (B2B).
No entanto, diz Fisher, poucos dos seus concorrentes pensam profundamente sobre a experiência do imigrante: “Somos centrados no ser humano. Nós nos preocupamos mais com a experiência dos imigrantes do que com a criação de mais um software de tecnologia de relocação para empresas. É por isso que começamos com um conceito B2C muito enxuto para disponibilizar um produto talvez mais simples, mas verdadeiramente focado no impacto, para todos, e oferecer versões atualizadas aos beneficiários comerciais.”
“Não acreditamos que uma grande empresa precise de mais um serviço de relocação. Acreditamos que startups, PMEs, ONGs e organizações como o NHS do Reino Unido o fazem”, acrescentou ela.
Ela também disse que o aplicativo evoluirá do uso do OpenAI para o fornecimento de serviços mais detalhados: “Não é apenas informação, é também se eles precisam de construção de crédito para imigrantes ou assistência jurídica. Isso não é algo que você pode simplesmente obter através de um invólucro GPT.”
Atualmente a startup oferece o aplicativo gratuitamente para usuários individuais e como serviço pago com assistência de realocação/instalação para clientes B2B. Ela também cobra dos prestadores de serviços em seu mercado uma comissão de marketing de afiliados.
Imii parece estar muito “na moda”.
Aproximadamente 281 milhões de pessoas são contabilizadas como migrantes internacionais em todo o mundo, representando 3,6% da população mundial, por ano. Relatório das Nações Unidas. Além disso, o Banco Mundial prevê que, até 2050, as alterações climáticas poderão deslocar até 216 milhões de pessoas. E o ACNUR estima que, nos próximos anos, o número de refugiados climáticos aumentará significativamente, com algumas projecções sugerindo que até 1,2 mil milhões de pessoas poderão ser deslocadas a nível mundial até 2050 devido a acontecimentos relacionados com o clima.
Fonte: techcrunch.com
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