Dream Labs ha cerrado una ronda semilla de 90 millones de dólares y ha abierto al público el acceso a Dream API, una interfaz que convierte la señal de la cámara de un robot y una instrucción en lenguaje natural en órdenes para los motores. La startup, con sede en San Francisco, asegura que la API funciona con robots que nunca ha visto. La ronda fue liderada por B Capital y Kindred Ventures.
Entre los demás participantes figuran A.Capital, Unusual Ventures, SV Angel, Wing VC, Scribble VC y Adrian Aoun. La empresa piensa destinar el dinero sobre todo a capacidad de cómputo, a medida que amplía la variedad de tareas y de robots que sus modelos pueden manejar y suma capacidad para más usuarios.
El problema al que apunta Dream Labs
Dream Labs señala una brecha entre el hardware y el software de los robots. Las fábricas de todo el mundo operan hoy un récord de 5 millones de robots industriales, pero casi todos están programados para una sola tarea. La mayoría no puede transferir lo aprendido a otras máquinas.
Los robots más económicos han ensanchado esa brecha. Hoy se venden unidades de bajo costo por unos pocos miles de dólares, pero sin inteligencia integrada. Según la compañía, enseñar una tarea a un robot puede llevar meses a un equipo de especialistas, y una tarea nueva o un hardware distinto suelen obligar a empezar de cero.
Joel Jang, cofundador y director ejecutivo de Dream Labs, planteó el problema como una capa que falta. "El hardware ya está listo. Lo que faltaba era un cerebro que cualquier robot pueda usar", afirmó. Comparó el enfoque con subirse a un coche de alquiler: el conductor no vuelve a aprender a manejar, sino que localiza los controles y se apoya en su experiencia previa.
Cómo funciona Dream-1
Dream-1 es el modelo insignia de la compañía. Se entrena con videos de personas realizando tareas cotidianas, predice qué ocurrirá a continuación en una escena y deduce la acción que el robot debe ejecutar en consecuencia. Dream Labs explica que, como el modelo aprende de video y no de una máquina concreta, sus capacidades se trasladan a hardware de distintos fabricantes.
La empresa afirma que Dream-1 puede controlar cualquier robot con pinzas "listo para usar", mediante aprendizaje zero-shot (sin ejemplos previos), es decir, sin datos específicos de la tarea provenientes de la nueva máquina. No necesita datos adicionales para controlar un robot de dos brazos con pinzas paralelas. Jang aseguró que un robot nuevo puede realizar trabajo útil en minutos en lugar de meses.
Por ahora, el modelo se encarga de tareas sobre mesa, como recoger y colocar objetos o doblar ropa. Está prevista la compatibilidad con robots móviles con ruedas y manos diestras, pero todavía no está disponible.
Qué pueden usar hoy los desarrolladores
Dream API ya está disponible. Los desarrolladores se registran, conectan un robot con pinzas y el robot ejecuta la tarea indicada. Dream Labs ejecuta sus modelos en centros de datos de distintas partes del mundo para que los robots respondan con rapidez estén donde estén.
La compañía también ofrece el ajuste fino (fine-tuning) como servicio. Los desarrolladores y fabricantes de robots que trabajen con hardware no compatible, o que necesiten nuevas capacidades, pueden enviar un pequeño lote de datos de demostración y recibir un modelo adaptado en cuestión de horas.
La oferta se completa con un área de pruebas de robots en el navegador. Cualquiera puede escribir comandos para un robot de la oficina de Dream Labs en San Francisco y ver cómo responde en directo y sin ediciones, sin necesidad de comprar un robot. Jang afirmó que el objetivo es ofrecer un modelo funcional que la gente pueda probar por sí misma, errores incluidos, en lugar de demostraciones editadas.
Socios de hardware y primeros usuarios
Dream Labs es compatible con robots que cuestan aproximadamente entre 2.000 y 10.000 dólares. Trabaja con más de 20 socios de hardware y, para ellos, va más allá del modelo base: perfecciona el modelo para cada robot con el fin de que rinda al máximo.
Ryan Chan, cofundador y director ejecutivo de MakerMods, empresa que vende brazos robóticos bimanuales de 2.000 dólares, dijo que el robot de su compañía estuvo en marcha en pocos minutos con Dream-1. Según contó, el robot intentó realizar tareas que su equipo nunca programó. Chan añadió que su empresa ahora puede centrarse en mejorar el hardware mientras sus clientes reciben una inteligencia que no deja de perfeccionarse.
Daisy Cai, socia general de B Capital, señaló que un brazo robótico competente ha pasado de costar lo que un auto de lujo a costar lo que una laptop de gama alta, y que lo que necesita ahora es inteligencia. Afirmó que el equipo de Dream Labs realizó parte del trabajo decisivo en aprendizaje robótico en NVIDIA.
Qué significa y qué falta por demostrar
Lo más relevante de este anuncio es el modelo de entrega, no el tamaño de la financiación. Dream API trata el control de robots como un servicio alojado en la nube al que el desarrollador llama con una imagen y una frase. Es un esquema distinto de la norma actual que describe el anuncio, en la que especialistas programan cada robot para un único trabajo. Si el servicio funciona como se describe, un pequeño fabricante de hardware podría lanzar un robot con comportamiento utilizable sin crear su propio equipo de software. El testimonio de MakerMods apunta en esa dirección, aunque se trata del caso de un solo cliente.
Además, las afirmaciones son acotadas en algunos puntos. La promesa zero-shot se aplica a robots con pinzas, y la única configuración que se menciona como libre de datos adicionales es un robot de dos brazos con pinzas paralelas. Dream Labs también perfecciona el modelo para sus más de 20 socios de hardware y ofrece ajuste fino para hardware no compatible. En conjunto, esto sugiere que el rendimiento en una máquina nueva puede depender de trabajo adicional, aunque el modelo base funcione sin él. La compañía no ha indicado cuánto mejor rinde un modelo perfeccionado frente al que se usa de fábrica.
Faltan varias métricas. Las afirmaciones no van acompañadas de tasas de éxito, tiempos de ejecución de tareas ni datos de fallos. Tampoco hay una comparación con robots programados de la forma convencional. El área de pruebas pública es un paso útil, ya que permite a terceros ver un comportamiento real, en directo y sin editar. Pero muestra un solo robot en una sola oficina, no la variedad de hardware a la que el modelo aspira a dar servicio.
El alcance también importa para la industria. Hoy Dream-1 se ocupa de trabajo sobre mesa. Los 5 millones de robots industriales que cita la empresa están, en su mayoría, fijados a tareas únicas en fábricas, y la compañía no ha dicho cuándo podrá atenderlos. Las bases móviles y las manos diestras, ambas previstas como compatibilidad futura, ampliarían considerablemente el alcance del modelo. Hasta que lleguen, el mercado realista son los brazos de bajo costo y los desarrolladores que los compran.
La apuesta de la compañía es que aprender de videos de humanos se generaliza a cuerpos distintos. Dream API ofrece a los desarrolladores una forma de poner a prueba esa apuesta por sí mismos, y sus resultados en los próximos meses mostrarán si se sostiene más allá de las tareas demostradas.