Gran parte de lo que se habla hoy en día en materia de inteligencia artificial gira en torno a la IA generativa y cómo se utiliza para acelerar el software y los productos para los consumidores. Hoy, una startup de inteligencia artificial llamada PhysicsX, cofundada por dos físicos teóricos (entre ellos una superestrella de la ingeniería de Fórmula Uno) está emergiendo del sigilo con un enfoque muy específico en la construcción y operación de sistemas físicos en el mundo empresarial.
PhysicsX, con sede en Londres, ha creado una plataforma de inteligencia artificial para crear y ejecutar simulaciones para ingenieros que trabajan en áreas de proyectos como la fabricación de ciencias de materiales, aeroespacial y automotriz, industrias donde regularmente hay cuellos de botella en el desarrollo debido a la forma en que se prueban los modelos antes de la producción. Hoy sale del sigilo con una financiación de 32 millones de dólares.
La ronda, una Serie A, está dirigida por General Catalyst. Otros en la ronda incluyen una combinación muy interesante de patrocinadores financieros y estratégicos. Entre ellos se incluyen Standard Industries, NGP Energy, Radius Capital y el cofundador y copresidente ejecutivo de KKR, Henry Kravis. La financiación se utilizará para el desarrollo empresarial y para continuar desarrollando la plataforma de la empresa. Esta es la primera financiación externa de PhysicsX.
PhysicX está abordando un problema que ha sido muy consistente pero pasado por alto en el mundo de la fabricación y la producción física.
En cualquier sistema físico, ya sea en un laboratorio experimental o en un entorno industrial vivo, cada vez que se introduce una nueva idea (por ejemplo, una teoría sobre la mejora de la eficiencia operativa de una pieza de maquinaria, sin mencionar el trabajo en productos completamente nuevos), los ingenieros Es necesario simular cómo funcionará la nueva idea antes de comprometerse a desarrollarla y mejorar aún más su funcionamiento. Por lo general, ese trabajo de simulación y prueba lo llevan a cabo científicos e ingenieros que pueden usar algo de IA en el proceso pero que, en última instancia, resuelven el proceso manualmente.
“Algo como el flujo de aire a través de un objeto puede llevarte una o dos horas, pero si quieres simular algo más complejo, puede llevarte un día o más. Entonces, esto tiene un costo computacional y, por lo tanto, también un costo de tiempo. Y eso limita la profundidad a la que se puede optimizar”, dijo en una entrevista Robin Tuluie, cofundador de PhysicsX con Jacomo Corbo.
La pareja conoce muy bien los puntos débiles de primera mano.
Tuluie ya ha tenido dos vidas diferentes como físico teórico. Como académico, trabajó junto a ganadores del Premio Nobel centrándose en la astrofísica. Luego pasó al mundo de las carreras, primero en Renault y luego en Mercedes, respectivamente como jefe de I+D y científico jefe, donde ideó diseños que ayudaron a sus equipos a ganar cuatro campeonatos mundiales de Fórmula Uno (ganando cierta fama en el proceso). También pasó años en Bentley y Volkswagen trabajando en diseño de automóviles.
Corbo, que obtuvo su doctorado en Harvard, también trabajó en carreras, pero más recientemente fundó y dirigió QuantumBlack, los laboratorios de inteligencia artificial de McKinsey, trabajando con varios clientes de Fórmula Uno, así como con otros clientes automotrices e industriales, en problemas espinosos de ingeniería de productos. .
La pareja ha reunido un equipo de no menos de 50 científicos (otros especialistas en ingeniería mecánica, físicos y más) para construir la plataforma PhysicsX, que aborda la automoción pero también una gama mucho más amplia de aplicaciones, dijo Corbo.
«Estamos construyendo una plataforma empresarial para soportar una gama bastante amplia de aplicaciones de dominio que están vinculadas a problemas de construcción y optimización, y cuellos de botella de simulación física», dijo. “Lo que PhysicsX te ofrece es la capacidad de predecir la física. [of a system] con muy, muy alta precisión y fidelidad, haciéndolo entre 10.000 y un millón de veces más rápido. Ahora sea mucho más sofisticado, por ejemplo, en la minería en un espacio de muy altas dimensiones”.
El surgimiento de PhysicsX llega en un momento muy oportuno en el mundo del aprendizaje profundo y la IA, específicamente en cómo se aplica al mundo físico.
A principios de este mes, DeepMind publicó una nueva investigación sobre cómo estaba aplicando el aprendizaje automático muy avanzado al mundo de la predicción meteorológica a corto y largo plazo, y Corbo cree que el giro físico subrayará la próxima frontera de la investigación y el desarrollo de la IA.
«Esta es la primera vez que los modelos de IA, estos modelos de aprendizaje profundo, estos modelos geométricos de aprendizaje profundo, están superando a la simulación numérica del tiempo», señaló Corbo. “Estamos empezando a ver que eso sucede en la física en general. Y eso permite muchas aplicaciones diferentes en el espacio de la ingeniería, razón por la cual estamos construyendo una plataforma para poder hacerlo en todos los sectores y en una amplia gama de problemas de dominio”.
En términos más generales, las empresas se han topado con muchos obstáculos en lo que respecta a la transformación digital: eliminar la infraestructura existente para adoptar TI y enfoques más modernos. Aunque también se puede clasificar lo que PhysicsX está haciendo como una especie de “transformación digital”, la startup puede eludir esos desafíos, ya que el tipo de aplicaciones que aborda, en ingeniería e I+D, no son típicamente problemas de TI que requieran escalamiento. organizaciones de manera más amplia.
De todos modos, es un enfoque nuevo y que alterará la forma en que las empresas industriales abordan el desarrollo hoy en día. Por lo tanto, General Catalyst está apostando en un área muy candente, la IA, pero también abriendo nuevos caminos al respaldar a una startup que cree en cómo evolucionará esa área candente.
«PhysicsX amplía los límites de la ingeniería en sectores cruciales, liderado por un equipo profundamente capacitado en ingeniería de simulación y aprendizaje automático», dijo Larry Bohn, director general de General Catalyst, en un comunicado. “Con credibilidad, relaciones con los clientes y experiencia técnica, creemos que PhysicsX está preparada para transformar la ingeniería en industrias complejas. Esto se alinea con nuestra visión de transformación industrial y posiciona a PhysicsX con la oportunidad de crear una empresa que defina una categoría en industrias avanzadas”.