Tutor Intelligence Inc. informó el 2 de noviembre que levantó 75 millones de dólares en una ronda Serie B, con la que busca avanzar hacia la robótica de propósito general. Datos reales, "tutores" humanos y simulación son los ingredientes que usa para entrenar modelos de IA que permitan a los robots hacer una variedad creciente de tareas, según reportó The Robot Report.

"No se trata solo de que los modelos de Tutor permitan a los robots hacer trabajos que nunca habían podido hacer. Este tipo de inteligencia también hace que los robots sean asequibles a un nivel completamente nuevo. Estamos abriendo un acceso mucho más amplio a las soluciones que las empresas necesitan para sobrevivir y que abaratan los bienes básicos para todos. Y la demanda existe. Casi no alcanzamos a fabricar robots tan rápido", dijo Josh Gruenstein, cofundador y CEO de Tutor Intelligence.

Tutor Intelligence se separó del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT CSAIL) en 2021. La empresa, con sede en Watertown, Massachusetts, afirma que construye un stack tecnológico completo para "cerrar la brecha entre lo que pueden hacer los robots y lo que pueden hacer las personas".

Un ciclo de datos que acelera el despliegue

"La inteligencia artificial transformó el mundo digital, aprendiendo a conversar y programar a partir del enorme registro de texto e imágenes de internet", dijo Tutor Intelligence. "El mundo físico no tiene un registro así para entrenar, y la IA todavía no lo transforma de la misma manera."

La empresa desplegó flotas de robots conectados a internet en entornos de producción, donde hacen trabajo real para clientes con apoyo de operadores remotos que llama "tutores". Con esos datos reales entrena mejores modelos de frontera, que a su vez hacen más capaces a los robots.

Tutor sostiene que su "plataforma completa" y su "ciclo de datos" aceleran el despliegue y hacen a los robots más escalables, seguros y asequibles. En lugar del modelo de robots como servicio (RaaS), las empresas le pagan a Tutor por hora o por pieza, igual que pagan por trabajo manual.

Los clientes no hacen una compra inicial ni firman contratos de largo plazo, agregó Tutor. La empresa se encarga del despliegue y la mantención, y envía actualizaciones de software e inteligencia con regularidad. Según Tutor, este enfoque lleva la automatización a tareas que por mucho tiempo resistieron a la robótica convencional y determinista. A comienzos de este año abrió una "Data Factory" para evaluar políticas de control en 100 robots físicos.

Sonny y Cassie, los dos robots de Tutor

La Data Factory de Tutor incluye a Sonny, un robot semihumanoide de dos brazos para picking por unidad. Cassie es un manipulador móvil diseñado para picking de cajas y paletizado.

La empresa informó que tiene el doble de robots trabajando en casi cuatro veces más instalaciones que hace un año. Dice que va camino a tener más de 1.000 robots bajo contrato a fines de 2027, todos fabricados y desplegados desde Estados Unidos. Los tutores pueden estar en el extranjero.

Los robots hoy mueven, levantan y manipulan objetos en algunas de las mayores redes de manufactura y logística del país. Manejan cereales de desayuno, snacks, dulces, cosméticos, artículos para el hogar, juguetes y más.

Tutor señaló que su crecimiento refleja una adopción empresarial más madura de la IA física, con compañías que pasan de pilotos a esperar retorno de la inversión al automatizar sus operaciones. Casi un tercio de las organizaciones que recibieron robots de Tutor en los últimos 12 meses eran clientes que ya los tenían e instalaron más.

Fondos para entrenamiento y fabricación

Andreessen Horowitz lideró la Serie B de Tutor Intelligence, con la que el capital total levantado llega a 117 millones de dólares. También participaron Union Square Ventures y Neo, que lideraron la Serie A y la ronda semilla, respectivamente.

"La idea de Tutor es que el despliegue no es solo el destino de la investigación en robótica, sino la forma de superar sus limitaciones", dijo Raghu Raghuram, socio general de Andreessen Horowitz y ex CEO de VMware.

"En vez de pedirle al mundo real que se ajuste a la investigación, Tutor parte de lo que exigen los despliegues reales y trabaja hacia atrás pasando por distribución, hardware e investigación", agregó. "El aprendizaje continuo en una gama creciente de despliegues es el camino desde las capacidades especializadas hacia la robótica de propósito general."

Tutor dijo que la nueva inversión irá al entrenamiento de su modelo fundacional de robótica de frontera y a la fabricación y el despliegue de Sonny y Cassie. La empresa presentó el mes pasado los modelos más recientes de sus robots y de la plataforma que los sostiene.