Rivian adquiere una startup para convertir 400,000 clips diarios en simulaciones 3D

Rivian desea reconstruir las carreteras por donde circulan sus clientes como mundos de prueba en 3D para su sistema autónomo, y acaba de adquirir una startup británica formada por 15 personas llamada Third Dimension para llevarlo a cabo, según informó inicialmente TechCrunch.

Dicha startup fue fundada en 2024 por un ex ingeniero de simulación de Autopilot de Tesla y un miembro experimentado del equipo de simuladores neuronales de Wayve. Rivian no reveló cuánto pagó por ella.

Una herramienta de videojuegos, reutilizada

Third Dimension se presentó como una herramienta de IA generativa capaz de crear entornos en 3D listos para motores de videojuegos. Cuando recaudó 7 millones de dólares en su ronda inicial liderada por Felicis en octubre de 2024, sus clientes objetivo eran estudios de videojuegos, la industria cinematográfica, el ejército estadounidense y empresas de vehículos autónomos.

Los perfiles profesionales de los fundadores revelan en qué aspectos de Rivian estaban interesados. El CEO Tolga Kart pasó más de dos años en Tesla trabajando en la simulación de Autopilot, después de cinco años como director senior en Call of Duty en Activision, y posteriormente dirigió el área de ingeniería en la empresa de datos sintéticos Parallel Domain. El cofundador Piotr Sokólski estuvo cuatro años en Wayve desarrollando simuladores neuronales fotorrealistas para automóviles autónomos.

Todo el equipo se une al grupo de autonomía e inteligencia artificial de Rivian, bajo la dirección de James Philbin. La mayoría de ellos se encuentran en el Reino Unido, lo que permite a Rivian ampliar su presencia en Londres.

“La simulación es fundamental para cómo entrenamos y validamos nuestros sistemas de conducción autónoma”, dijo Philbin a TechCrunch en una entrevista exclusiva. Agregó que Third Dimension “ha creado una tecnología impresionante que convierte los datos del mundo real en entornos 3D detallados”.

400,000 clips al día, pocos casos extremos

Rivian obtiene grabaciones de conducción de los propietarios de R1S, R1T, R2 y furgonetas comerciales que optan por compartir sus datos de cámara. Philbin le dijo a TechCrunch que la flota envía más de 400,000 secuencias cada día.

Pero la gran mayoría de esas grabaciones son aburridas. Los eventos que realmente hacen fallar a los sistemas autónomos, como un colchón en la vía rápida, un policía que permite el paso a través de un semáforo en rojo o un niño que sale corriendo entre coches estacionados, son raros. Puedes esperar meses a que tu flota capte suficientes de ellos, o bien puedes recrear escenas reales en 3D y cambiar las variables tú mismo. Ese es el planteamiento aquí.

Rivian no es el primero. Waymo presentó su modelo Waymo World, basado en Genie 3 de Google DeepMind, en febrero para generar escenarios que sus coches nunca han visto. Tesla también ha mostrado su propio “simulador de mundo” neuronal para FSD.

El reloj de Uber sigue corriendo

Rivian necesita que esto funcione rápidamente. Uber accedió en marzo a invertir hasta 1,25 mil millones de dólares en Rivian para desplegar los robotaxis R2, pero solo se destinarán 300 millones de dólares de inmediato. El resto está vinculado a hitos en materia de autonomía, comenzando con 10,000 unidades R2 sin conductor en la red de Uber en San Francisco y Miami a partir de 2028.

Por parte de los consumidores, el cronograma ya se ha retrasado una vez. La función de conducción punto a punto de Rivian estará disponible para un pequeño grupo de propietarios de Autonomy+ más adelante este año, y esos usuarios pruebadores deben firmar un acuerdo de confidencialidad. La conducción sin supervisión, que RJ Scaringe prometió para 2026 en enero de 2025, ahora tiene como objetivo el año 2027, con un nivel de autonomía 4 planeado para 2028 en el hardware Gen 3 que Rivian presentó en su Día de IA y Autonomía.

Opinión de Electrek

No tenemos todos los detalles, pero parece ser una buena oferta. Es de escala reducida y específica, y permite adquirir un equipo que ya ha realizado exactamente este mismo trabajo en Tesla y Wayve. Para una empresa con una fracción de la flota de Tesla, obtener el máximo provecho de cada clip que recopila es la apuesta correcta, y el hecho de que Waymo siga ese mismo camino demuestra que los líderes están de acuerdo.

Pero la simulación es una herramienta de entrenamiento y pruebas. No constituye prueba alguna. Un sistema puede superar millones de casos límite generados y aún así cometer errores en una calle real, y la única forma en que el público puede saber cómo funciona realmente es cuando la empresa comparte cifras del mundo real.

No obstante, esta es la mejor forma de realizar una “simulación” porque no crea un mundo falso con física simulada; reconstruye una escena del mundo real basada en datos reales. Sigue siendo una simulación y no es tan buena como lo real, pero es lo más cercano que se puede lograr.