Proception, la joven empresa de Boston que se dedica a entrenar algoritmos de visión artificial con datos de manos en tiempo real, acaba de cerrar dos grandes fichajes. Primero, se acalla con Tesla en una demanda de secretos comerciales y, segundo, asegura haber recaudado 11 millones de dólares en una ronda de financiación de riesgo.

El choque con Tesla surgió tras la acusación de la compañía automotriz de que Proception había compartido datos de su propio sistema de conducción autónoma. La startup, que se fundó en 2020, había empezado a trabajar con la idea de que el mayor obstáculo para los robots de servicio y la realidad aumentada era la falta de datos de calidad sobre la variedad de movimientos y gestos que hacen los seres humanos con las manos. Para superar este problema, Proception ha creado una plataforma que captura vídeo de personas con una cámara de alta velocidad y, mediante aprendizaje por refuerzo, genera un conjunto de datos etiquetado automáticamente.

El “sueño” de Tesla era conseguir acceso a la base de datos de Proception para acelerar el desarrollo de su asistente de conducción. La demanda culminó en una conciliación que no se ha hecho pública, pero que implicó que Proception dejara de usar cualquier tecnología que Tesla hubiera desarrollado para el reconocimiento de gestos. A cambio, Tesla reconoció que la compañía de Boston estaba haciendo avances significativos en la creación de modelos de IA que podrían ser útiles para el sector automotriz.

Con la disputa resuelta, Proception se volvió a poner en el centro del debate tecnológico. Su modelo de negocio se basa en tres pilares: la captura de datos en tiempo real, la generación de datos sintéticos y la venta de modelos preentrenados a empresas de robótica y videojuegos. La última ronda de financiación, liderada por Accel y Sequoia Capital, valora a la empresa en 350 millones de dólares, un salto drástico respecto a su valoración previa en 2022.

¿Por qué importa este desarrollo? La manipulación de objetos por parte de robots sigue siendo una de las tareas más difíciles en la robótica. Los sistemas actuales dependen de sensores costosos y algoritmos que no generalizan bien a entornos reales. Proception propone una solución basada en datos generados en la vida real, lo que permite entrenar modelos que reconocen una gama mucho mayor de gestos y posturas.

La ronda de 11 M$ permitirá a la compañía ampliar su infraestructura de captura y mejorar la calidad de sus modelos. Además, se espera que el capital se destine a la expansión internacional y a la creación de alianzas con fabricantes de robots industriales, como ABB y Fanuc. Si la empresa logra consolidar su posición, su tecnología podría ser la base de la próxima generación de asistentes personales, vehículos autónomos con capacidad de interacción humana y dispositivos de realidad aumentada con interfaces más naturales.

El éxito de Proception también refleja una tendencia más amplia en el ecosistema de IA. Los gigantes de la industria, como Google y Microsoft, están incrementando la inversión en startups que ofrecen datos de entrenamiento de alta calidad, conscientes de que la disponibilidad de datos sigue siendo la mayor barrera para el desarrollo de modelos robustos. En este sentido, la resolución de la demanda con Tesla abre la puerta a posibles colaboraciones entre Proception y fabricantes de automoción que buscan mejorar la percepción humana mediante la visión.

En conclusión, la salida de Proception de la disputa legal con Tesla y la obtención de una inversión sólida son señales claras de que la manipulación de manos robóticas está a punto de dar un salto cualitativo. Los profesionales del sector deben estar atentos a cómo se traduce esta tecnología en soluciones tangibles. Si la compañía mantiene el ritmo de innovación, podríamos ver en los próximos años robots que no solo vean, sino que también comprendan y respondan a nuestras manos con precisión y naturalidad.