A Proception resolve processo da Tesla sobre segredos comerciais e arrecada US$ 11 milhões para o desenvolvimento de uma mão robótica

Após resolver um processo judicial sobre segredos comerciais movido pela fabricante de veículos elétricos no ano passado, a Proception, uma startup de robótica fundada por Jay Li, ex-líder técnico do Tesla Optimus, concluiu uma rodada de investimento seed de US$ 11 milhões. A First Round Capital liderou a rodada, com participação também da Y Combinator e da BoxGroup.

Após deixar a Tesla, que o acusou de roubardentinformações confidenciais,

O processo foi arquivado no início deste mês após um acordo entre as partes.

O que a Proception está construindo

Juntamente com o anúncio do financiamento, a empresa lançou a ProHand 1.0. A mão robótica possui um design acionado por tendões com 22 graus de liberdade, o que significa que motores puxam cabos para mover as articulações individuais dos dedos de maneira semelhante ao funcionamento dos músculos e tendões em uma mão humana.

Segundo a Proception, cirurgiões de mão contribuíram para o desenvolvimento dos sensores semelhantes à pele do dispositivo, que detectam o contato durante o ato de segurar e manipular objetos. A Proception está abrindo pedidos em maior escala e enviando as primeiras unidades do ProHand para empresas de robótica e pesquisadores esta semana.

Segundo a startup, a visão computacional e a locomoção avançaram mais rapidamente no setor da robótica do que as mãos. Muitos robôs ainda utilizam garras simples, que falham quando as tarefas exigem controle preciso de pressão ou reposicionamento frequente de objetos.

Li disse ao TechCrunch que a chave para resolver o problema da manipulação precisa é combinar hardware com dados de treinamento escaláveis. A maioria das empresas treina robôs humanoides por meio de teleoperação, na qual uma pessoa usando um headset de realidade virtual controla os movimentos do robô à distância. Li vê o número de robôs físicos disponíveis como um gargalo para a coleta de dados, e os operadores não recebem feedback tátil dos objetos que o robô toca.

A ProGlove, um dispositivo vestível com a mesma pele sensora da ProHand, é a alternativa da Proception. Para registrar dados de interação sem a presença de um robô, os pesquisadores usam a luva com um headset e realizam tarefas com as próprias mãos. De acordo com o The AI ​​Insider, sistemas robóticos podem então ser treinados em tarefas de motricidade fina usando esses dados.

Li disse ao TechCrunch: “Você precisa tanto de hardware quanto de dados, e os dois precisam andar de mãos dadas. Estamos trabalhando em um hardware altamente versátil, além de dados altamente escaláveis. Acreditamos que essa é a combinação fundamental para resolver esse problema.”

As dificuldades enfrentadas pela Proception são amplamente conhecidas. O Wall Street Journal foi informado no ano passado por Kevin Lynch, diretor do Centro de Robótica e Biossistemas da Universidade Northwestern, que mãos robóticas funcionais comparáveis ​​às mãos humanas provavelmente só estarão disponíveis em dez anos.

Elon Musk, CEO da Tesla, afirmou que um dos problemas de engenharia mais significativos e ainda sem solução na indústria são as mãos robóticas.