Robot hand company settles Tesla trade secret suit and announces $11M raise
Jay Li não recomenda ser processado pela Tesla se você estiver tentando lançar uma startup. Mas ele acredita que sua empresa, a Proception, pode ter saído ganhando por ter passado por essa experiência.
“Acho que é como um teste de resiliência ou um teste de pressão”, disse ele ao TechCrunch em uma entrevista exclusiva. “As pessoas dizem que o que não te mata te fortalece, certo?”
Li, que era líder técnico no programa do robô humanóide Optimus da Tesla, foi acusado por seu antigo empregador no ano passado de ter fugido com segredos comerciais para fundar a Proception. Mas, após meses de disputas judiciais, ele finalmente chegou a um acordo com a Tesla, que retirou a ação no início deste mês. (A Tesla não respondeu a um pedido de comentário.)
Agora, Li está livre para enfrentar o que considera um problema ainda mais difícil: fazer com que as mãos robóticas funcionem como as de um ser humano.
Para ajudar nisso, a Proception anunciou na segunda-feira que levantou uma rodada de investimento inicial de US$ 11 milhões liderada pela First Round Capital, com contribuições da Y Combinator e do fundo de estágio inicial BoxGroup.
A Proception também anunciou na segunda-feira que está enviando o primeiro lote de sua “mão robótica de alta destreza” para “pesquisadores e empresas de robótica”, ao mesmo tempo em que se abre para pedidos em maior escala. O objetivo, disse Li, é se tornar o principal fornecedor de mãos robóticas para outras empresas que não querem gastar tempo ou recursos desenvolvendo o que é conhecido no setor como “manipulação hábil”.
Embora tenha havido uma avalanche de dinheiro e atenção voltada para o mundo da robótica, Li acredita que não se investiu o suficiente para fazer com que as mãos robóticas imitem verdadeiramente as mãos humanas.
Uma das vozes mais enfáticas ao falar sobre esse desafio tem sido, na verdade, seu antigo chefe, o CEO da Tesla, Elon Musk, que afirmou que as mãos robóticas são um dos maiores problemas de engenharia ainda a serem resolvidos.
Embora Musk tenha afirmado que os robôs Optimus poderiam começar a trabalhar em fábricas em questão de anos, a opinião geral é que ainda faltam muitos anos para que as mãos robóticas se tornem equivalentes às humanas. Kevin Lynch, diretor do Centro de Robótica e Biossistemas da Universidade Northwestern, disse ao Wall Street Journal no ano passado que sua equipe acredita que levará uma década até que elas sejam “funcionais, úteis e capazes de realizar algumas das tarefas que os humanos realizam”.
Li acredita que a Proception pode conseguir isso muito mais rápido, em grande parte devido à forma como estão coletando dados.
Atualmente, a maioria das empresas que treina robôs humanóides utiliza teleoperadores para treinar seus sistemas. Um humano usando um headset de realidade virtual consegue ver o que o robô vê e manipular o que está à frente dele; assim, o robô pode aprender com os comandos dados pelo humano.
Uma grande desvantagem dessa abordagem, segundo Li, é que o teleoperador não recebe feedback dos objetos que o robô está tocando. Essa abordagem também é limitada ao número de robôs que uma empresa tem disponíveis a qualquer momento, disse Li.
A solução da Proception é uma luva equipada com sensores. Com testadores humanos usando as luvas (e um headset), a Proception e seus clientes podem capturar “dados de interação da mão humana sem a necessidade de um robô no processo”, de acordo com o comunicado de imprensa da Proception.
Essa mesma luva também é colocada na mão que a Proception está desenvolvendo, atuando como sua “pele” repleta de sensores. A mão possui 22 graus de liberdade e múltiplas articulações por dedo para permitir uma “ampla gama de movimentos hábeis”, segundo a Proception.
Li afirmou que essa abordagem também permitirá que a Proception e seus clientes coletem dados mais precisos e específicos para cada tarefa, o que pode fazer com que suas mãos robóticas se assemelhem com mais precisão às de um ser humano. Ele também acredita que essa abordagem é mais adequada para a ampliação da escala.
“Você precisa tanto de hardware quanto de dados, e ambos precisam andar de mãos dadas para que [a manipulação hábil] funcione. Muitas empresas se concentram exclusivamente no hardware ou no hardware aliado à [coleta de] dados não escaláveis”, disse ele. “Estamos trabalhando nesse hardware altamente hábil aliado a dados altamente escaláveis. Acreditamos que essa seja a combinação essencial para resolver esse problema.”
Bill Trenchard, sócio da First Round, que liderou o investimento na Proception, disse que esse foi um dos principais motivos pelos quais apoiou Li.
“Acreditamos que eles terão a melhor mão do mercado, talvez a mais sofisticada atualmente, além dos dados e modelos subjacentes para sustentar isso”, disse ele ao TechCrunch. “A manipulação habilidosa é uma parte muito, muito, muito importante de toda a trajetória dos humanóides daqui para frente e, como muitas pessoas já disseram, é uma espécie de ‘última milha’ para que esses robôs tenham um desempenho verdadeiramente eficaz.”
Trenchard também elogiou a capacidade de Li de manter a cabeça fria enquanto era processado por seu antigo empregador.
“Ele foi muito franco conosco quando isso veio à tona, e acho que a equipe fez um trabalho incrível em manter a cabeça no lugar”, disse Trenchard. “Jay é um líder muito forte.”
Li também está confiante. Depois de enfrentar o “departamento jurídico agressivo” da Tesla, ele disse ao TechCrunch que não ficaria surpreso se a empresa viesse pedir ajuda à medida que a Proception crescesse.
“Acho que isso vai acontecer”, disse ele.
