Adam Sadilek. Fundador y CEO de AIM – Serie de entrevistas

Adam Sadilek es el fundador y CEO de AIM. De niño, estaba obsesionado con la robótica y la automatización, impulsado por el deseo de construir sistemas que aprendan por sí mismos y hagan que el trabajo físico sea más inteligente, rápido y seguro. Esa fascinación temprana lo llevó a Google (GOOGL ), donde contribuyó a trabajos innovadores sobre inteligencia artificial a escala planetaria y vehículos autónomos, que más tarde evolucionaron hasta convertirse en Waymo. Al reconocer una oportunidad no aprovechada, fundó AIM para llevar la autonomía a la excavación de tierras, un sector que subyace a casi toda la infraestructura humana, pero que ha visto poca automatización desde la introducción de la maquinaria hidráulica.

AIM está pionera en la creación de la primera plataforma de inteligencia artificial para equipos pesados, transformando la forma en que se mueve la tierra a gran escala. Al combinar sistemas avanzados de percepción, planificación y control, AIM automatiza la excavación, el grado y el movimiento de materiales en proyectos de construcción, minería y resiliencia climática. La tecnología de la empresa aborda desafíos globales críticos, como la escasez de mano de obra, la modernización de la infraestructura y la preparación para desastres, sentando las bases para un futuro en el que las máquinas autónomas puedan construir tanto en la Tierra como en otros lugares.

Pasaste más de una década en Google[x], trabajando en importantes iniciativas de inteligencia artificial, incluyendo lo que se convirtió en Waymo. ¿Qué experiencias específicas durante ese período te convencieron de que la automatización del mundo físico, y no solo los entornos digitales, era la frontera correcta?

Tuve el privilegio de unirme a Google justo después de obtener mi doctorado en inteligencia artificial. Trabajando en Google[x] y Alphabet (GOOG ) me dio una experiencia práctica para ver el potencial de la inteligencia artificial en entornos del mundo real. Pero no fue hasta que me mudé a la construcción de proyectos de infraestructura física que realmente me di cuenta de cuánto podría ser un juego cambiable la automatización en el mundo construido.

Ver cuán desafiante era mover tierra, suelo y material todos los días, incluso para constructores experimentados, me llevó a ese momento de revelación: nadie estaba abordando este problema esencial de manera escalable. La excavación autónoma de tierras no solo radicalizaría la seguridad del personal de tierra y aceleraría enormes industrias como la minería, la construcción y las obras civiles, sino que también podría resolver algunos de los mayores desafíos del planeta, como la terraformación y la reparación del daño históricamente hecho a nuestro planeta.

Así que durante la pandemia, comencé a convertir máquinas manuales en autónomas en mi garaje, y ahí es donde nació AIM.

Con AIM Intelligent Machines has elegido un sector que ha visto poca robótica o autonomía desde la introducción de la maquinaria hidráulica. ¿Puedes describir el momento o la idea clave que te llevó a lanzar AIM?

Todo lo que construimos, en lo que confiamos todos los días, comienza con la tierra. Desde el dispositivo que estás leyendo ahora hasta los edificios, carreteras y máquinas que usamos todos los días, todo se extrae o se cultiva, y nuestra capacidad para mover tierra es clave para todo eso.

Me di cuenta de primera mano, trabajando en la construcción, que las industrias de movimiento de tierras, como la minería y la construcción, han visto poca de la tecnología y la automatización que han transformado otras industrias. Mientras que los almacenes tenían sistemas de transporte, las fábricas tenían líneas de ensamblaje automatizadas y los contenedores de envío tenían sistemas de seguimiento, los métodos que usamos para mover grandes cantidades de tierra no han cambiado mucho.

También comencé a entender la enorme demanda de mejorar el movimiento de tierras. Operar maquinaria pesada es uno de los trabajos más peligrosos del mundo, lo que lleva a escasez de mano de obra tanto aguda como crónica para trabajadores especializados (la industria de la construcción debe atraer a casi un millón de trabajadores en los próximos dos años para satisfacer la demanda de proyectos). También hay una necesidad increíble en todo el mundo para que la excavación autónoma de tierras mejore todo, desde las cadenas de suministro de materiales hasta la construcción de infraestructuras superiores, la remediación de áreas contaminadas y la reversión del impacto negativo del cambio climático en el planeta.

Todo esto me llevó a la revelación de que nuestra civilización necesita la excavación autónoma de tierras. Necesitamos la visión, la velocidad y la inteligencia para remodelar el planeta con precisión y escala para abordar los mayores desafíos y oportunidades del planeta. Eso es lo que me llevó a lanzar AIM y lo que estamos resolviendo.

La autonomía para la minería o la construcción de equipos presenta una complejidad enorme: terrenos escabrosos, condiciones impredecibles, máquinas pesadas construidas para durar décadas. ¿Cuáles fueron los avances técnicos clave que hicieron posible tu plataforma, en detección, mapeo, aprendizaje automático o integración?

Diseñar inteligencia artificial encarnada para mover tierra, en algunos de los entornos más duros del planeta, no es fácil. No solo necesitábamos diseñar para entornos donde no hay carreteras, carriles, ni otras estructuras de reglas para que la inteligencia artificial siga, sino que también tuvimos que desarrollar sistemas capaces de hacer esto en lugares con calor y frío extremos, oscuridad, mala o nula conectividad a Internet y eventos climáticos como nieve, granizo o tormentas de arena.

Uno de los avances técnicos clave para AIM fue abordar el desafío de la detección y el mapeo en entornos escabrosos. La tecnología de sensores puede ser propensa a romperse cuando se equipa en máquinas que experimentan mucha vibración e impacto. Así que lo que hemos hecho es eliminar esas partes frágiles y embeber todos los componentes críticos y de cómputo de AIM en una estructura blindada propietaria, que también está sellada para prevenir que los escombros y la arena penetren. Luego, también soldamos sensores dentro del esqueleto real de la máquina para proporcionar aún más durabilidad.

Esta robustez, en combinación con un aprendizaje de extremo a extremo poderoso a bordo, es lo que permite que las máquinas de AIM automanticen tareas de excavación de tierras en algunos de los entornos más extremos, en sitios de trabajo reales de producción en todo el mundo. Hay un nivel enorme de diferencia entre un prototipo y un sistema desplegado comercialmente con algunas de las minas, constructores y ramas del gobierno de los Estados Unidos más grandes, que confían en él todos los días en sus sitios.

La estrategia de AIM es actualizar los equipos pesados existentes con sensores, LiDAR y cámaras. ¿Por qué optaste por aprovechar el equipo heredado en lugar de desarrollar máquinas autónomas completamente nuevas desde cero?

La respuesta simple es que queremos que la automatización sea accesible para todas las operaciones de excavación de tierras hoy. Los administradores de sitios y activos ya han invertido millones o miles de millones en flotas de maquinaria pesada. Solo una de estas máquinas a menudo cuesta más de $1 millón y tiene una larga vida útil. Así que no es factible ni sostenible reemplazar flotas enteras con máquinas nuevas para ser autónomas.

Nuestro enfoque de actualización primero aborda cientos de miles de estas máquinas heredadas en operación en todo el mundo. AIM permite que las organizaciones, grandes o pequeñas, puedan turbo-cargar instantáneamente sus capacidades para mejorar las cadenas de suministro de materiales, construir infraestructuras, proteger y restaurar áreas amenazadas o dañadas por desastres naturales, y más. Esto está desbloqueando el poder de la automatización para los operadores a la velocidad y escala que se necesita para hoy, no para dentro de 10 años.

En paralelo, a menudo desplegamos el mismo hardware, software y inteligencia artificial en asociación con canales, distribuidores y incluso fabricantes de equipos originales que hacen las increíbles máquinas hidráulicas que turbo-cargamos con la plataforma de autonomía de AIM que se ejecuta en la parte superior de estas flotas. Así que se trata de la máxima seguridad, creación de valor, éxito del cliente conjunto y opcionalidad para los ecosistemas masivamente importantes.

Tu plataforma utiliza aprendizaje de extremo a extremo para que las máquinas puedan “aprender por sí mismas” a cavar más rápido y de manera más eficiente. ¿Cómo funciona exactamente ese bucle de retroalimentación en el campo, y qué mejoras operativas has observado hasta ahora?

Nuestro enfoque fue poner toda la computación de inteligencia artificial a bordo. En combinación con nuestra plataforma endurecida que opera incluso sin GPS o Internet, entregamos autonomía avanzada a través del aprendizaje de extremo a extremo realizado en el borde. Esto permite que las máquinas se vuelvan más inteligentes y rápidas a medida que realizan el trabajo. De hecho, en menos de una hora, una máquina equipada con AIM aprende a cavar realmente bien. El control robótico de la inteligencia artificial se vuelve extremadamente preciso a medida que aprende, por ejemplo, funcionando con una precisión de dos centímetros incluso sin GPS.

El aprendizaje de extremo a extremo es clave para que las máquinas de AIM alcancen ese nivel comercial de autonomía para realizar tareas de excavación de tierras en sitios de trabajo de producción en todo el mundo. También significa que todos los datos, análisis y monitoreo de rendimiento están a bordo para reducir el desgaste, cortar el tiempo de inactividad y extender la vida útil de las máquinas aún más.

Además, a medida que el sistema aprende, AIM puede entregar nuevo valor operativo y de capital a través de ahorros de combustible, ciclo de servicio, utilización de flotas, planificación de sitios de inteligencia artificial óptima y eliminación de retrabajo. En promedio, en la minería, AIM genera un valor adicional de $13 millones en mineral por máquina cada año para la línea superior, mientras que también ahorra $633,000 por máquina por año para mejoras en la línea inferior (ahorros directos de gastos operativos). La eliminación total de cualquier posible daño a las personas, ya que nadie está dentro o cerca de las máquinas, por supuesto, aporta un nivel tremendo de seguridad que es esencial en sí mismo y va más allá de las cifras dinerarias. Estamos continuando para expandir los beneficios operativos adicionales que el sistema proporciona.

Afirma que la aplicación de la inteligencia artificial aquí es crítica para la infraestructura, la resiliencia climática, incluso la defensa. ¿Cuáles son los casos de uso más destacados que estás trabajando ahora, y cómo ves su impacto en la sociedad?

En este momento, mil millones de personas viven a menos de 10 metros sobre los océanos en ascenso, una de cada seis personas vive en áreas con un riesgo significativo de incendios forestales, y más de 3 mil millones están afectados por la degradación de la tierra que necesita restauración. No hay duda de que la escasez de mano de obra está impactando severamente la tasa a la que se construye la infraestructura crítica, se realizan reparaciones y se completan proyectos. Estas escasez de mano de obra están haciendo que sea más difícil revertir los impactos negativos del cambio climático y prevenir desafíos futuros.

La única forma de abordar estos desafíos de frente es trayendo más poder y autonomía a los sitios de trabajo, para que las operaciones no estén limitadas por restricciones de mano de obra, condiciones climáticas o entornos de trabajo peligrosos.

Por ejemplo, los incendios forestales están aumentando en frecuencia debido a los impactos negativos del cambio climático. En lugar de reaccionar al daño infligido por estos incendios, AIM está deteniéndolos antes de que ocurran. Las dozers equipadas con AIM pueden ser lanzadas directamente en bosques profundos para crear cortafuegos que eviten que los incendios forestales se propaguen, todo mientras se operan de forma remota. De manera similar, la forma en que se construye un dique o un muro de contención es apilar intencionalmente material a lo largo de la orilla para levantarlo. Es análogo a los trabajos de excavación de tierras que ya hacemos.

La inteligencia artificial transformará cómo reaccionamos y prevenimos estos desastres naturales y desafíos climáticos.

Las industrias de la minería y la construcción a menudo tienen prácticas arraigadas, regulaciones pesadas y una alta tolerancia al riesgo, pero una baja adopción de la automatización. ¿Qué barreras no técnicas (culturales, regulatorias, operativas) enfrenta AIM al escalar su solución?

Siempre es un desafío cuando una tecnología transformadora entra en un espacio donde las prácticas han estado establecidas durante décadas. La tecnología de inteligencia artificial siempre trae un poco de escepticismo a las industrias no técnicas. Pero con AIM, hemos podido superar estos desafíos mostrando físicamente a los operadores cómo funciona AIM, cómo les da ellos palanca, y cómo pueden avanzar hacia carreras más seguras, satisfactorias y sostenibles.

Estas industrias están sintiendo el impacto de la escasez de mano de obra y la creciente demanda de primera mano, y cuando pueden ver cómo las máquinas equipadas con AIM pueden completar un turno completo de forma autónoma con precisión, o operar en lugares demasiado peligrosos para que su equipo vaya, estas preocupaciones desaparecen. En lugar de estar atrapados dentro de las máquinas, los operadores están emocionados de aprender que pueden operar flotas autónomas a una distancia segura (y en aire acondicionado o calefacción) para aumentar tanto la producción como el tiempo de actividad.

La creciente necesidad de eficiencia operativa supera los obstáculos tradicionales que impiden la adopción.

Fundaste AIM en un momento en que pocos estaban buscando aplicar la inteligencia artificial en maquinaria pesada y excavación de tierras. ¿Cómo cristalizaste la visión a largo plazo para AIM, y cómo equilibraste la experimentación temprana con la narrativa de la industria más grande sobre la automatización en la minería y la construcción?

Cuando dejé Google, comencé a construir proyectos de infraestructura física que requerían baja latencia y velocidad extrema, y fue cuando supe que necesitábamos traer operaciones autónomas al mundo físico.

La automatización siempre fue más un sueño para las industrias de la minería y la construcción; todos esperaban que una solución apareciera, pero nadie la estaba creando. Con un trasfondo técnico y de la industria, la visión para AIM estaba clara. Entendí las brechas operativas que necesitaban ser resueltas y cómo se puede aplicar la inteligencia artificial en el mundo físico, y supe que el mercado para esta optimización estaba allí.

Dado tu trabajo en inteligencia artificial a escala planetaria (en Google/Waymo) y ahora en autonomía para la excavación de tierras, ¿cómo comparas el impacto potencial de la inteligencia artificial en el mundo físico versus lo que hemos visto en el dominio digital?

La inteligencia artificial ya ha transformado cómo operamos en el mundo digital, y estamos viendo una propuesta de valor similar en el mundo físico, pero a una escala aún mayor. Al igual que la inteligencia artificial está transformando cómo los humanos pueden realizar investigaciones, gestionar tareas y reducir la supervisión humana, AIM está transformando cómo las máquinas físicas operan, aprenden de las experiencias y se adaptan a entornos cambiantes.

Estamos permitiendo que los operadores humanos hagan su trabajo mejor al equiparlos con máquinas autónomas que pueden trabajar en lugares a los que ellos no pueden acceder físicamente, operar en condiciones climáticas que normalmente detendrían un sitio de trabajo, y mantener la productividad continua. Ni las aplicaciones digitales ni las físicas de la inteligencia artificial están destinadas a reemplazar completamente a los humanos; se trata de mejorar cómo los humanos pueden trabajar.

Has sugerido que la visión de AIM se extiende más allá de la Tierra, hacia la construcción y la terraformación fuera del planeta. ¿Cuán realista es ese horizonte en tu opinión, y qué papel crees que AIM desempeñará en ese futuro?

Llevar esta automatización a todos los rincones de la Tierra es el primer paso, pero a medida que la construcción y la utilización de recursos fuera del planeta se vuelvan una realidad, la necesidad de maquinaria pesada autónoma y remota será aún más crítica. No podemos enviar una cuadrilla de construcción humana a Marte, pero podemos enviar AIM-equipped machines que can operate in those extreme weather conditions, all while learning from their own experience on how to operate better for that landscape. We need machines that don’t just operate via remote control; we need machines that can operate entirely autonomously in locations humans can’t.