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 solos y hagan que el trabajo físico sea más inteligente, rápido y seguro. Esa fascinación temprana lo llevó a Google, 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 movilidad 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 el mundo en la creación de una plataforma impulsada por inteligencia artificial para equipo pesado, 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 más allá.

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. Trabajar en Google[x] y Alphabet me dio experiencia práctica para ver el potencial de la inteligencia artificial en entornos del mundo real. Pero no fue hasta que me involucré en la construcción de proyectos de infraestructura física que realmente me di cuenta de cuánto podría ser un cambio de juego 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 no solo elevaría radicalmente la seguridad del personal en tierra y aceleraría industrias masivas como la minería, la construcción y las obras civiles, sino que también podría resolver algunos de los mayores desafíos de nuestro planeta, como la terraformación y la reversión 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 día a día, 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 la 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 tecnología y automatización que hubiera transformado otras industrias. Mientras que los almacenes tenían sistemas de conveyor, las fábricas tenían líneas de ensamblaje automatizadas y sistemas de contenedores y seguimiento de envíos, los métodos que usamos para mover grandes cantidades de tierra no han cambiado mucho.

También comencé a entender la inmensa demanda para 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 mejore todo, desde las cadenas de suministro de materiales hasta la construcción de infraestructura superior, la remediación de áreas de desechos peligrosos y la reversión del impacto negativo del cambio climático en el planeta.

Todo esto me llevó a la revelación de que nuestra civilización necesita excavación autónoma. 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 equipos de minería o construcción presenta una inmensa complejidad: terrenos difíciles, condiciones impredecibles, máquinas pesadas construidas para durar décadas. ¿Cuáles fueron los avances técnicos clave que hicieron posible su plataforma en sensado, mapeo, aprendizaje automático o integración?

Diseñar inteligencia artificial encarnada para mover tierra en algunos de los entornos más difíciles de nuestro planeta no es fácil. No solo tuvimos que diseñar para entornos donde no hay carreteras, carriles o 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, poca 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 difíciles. 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 entren. Luego, también soldamos sensores dentro del esqueleto mismo de la máquina para proporcionar aún más durabilidad.

Esta robustez, en combinación con el aprendizaje de extremo a extremo potente a bordo, es lo que permite a AIM automatizar tareas de excavación en algunos de los entornos más extremos, en sitios de trabajo de producción en todo el mundo. Hay un gran nivel de diferencia entre un prototipo y un sistema desplegado comercialmente con algunos de los mayores mineros, constructores y ramas del gobierno de los Estados Unidos, que cuentan con él todos los días en sus sitios.

La estrategia de AIM es actualizar máquinas pesadas 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 en día. Los gerentes de sitio y de 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 de máquinas 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 a las organizaciones, grandes o pequeñas, impulsar instantáneamente sus capacidades para mejorar las cadenas de suministro de materiales, construir infraestructura, 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 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 AIM que se ejecuta sobre estas flotas. Así que se trata de máxima seguridad, creación de valor, éxito del cliente conjunto y opcionalidad para los ecosistemas masivamente importantes.

Su plataforma utiliza aprendizaje de extremo a extremo para que las máquinas puedan “aprender por sí solas” a cavar más rápido y de manera más eficiente. ¿Cómo funciona exactamente ese bucle de retroalimentación en el campo, y qué mejoras operativas ha 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 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 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 flota, planificación de sitio 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 completa de cualquier posibilidad de daño a las personas, ya que nadie está en o cerca de las máquinas, por supuesto, aporta un nivel tremendo de seguridad que es esencial por sí mismo y va más allá de las cifras en dólares. Estamos continuando 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 impactantes en los que estás trabajando ahora, y cómo ves su impacto social?

En este momento, mil millones de personas viven a menos de 10 metros sobre los océanos en ascenso, una de cada seis vive en áreas con un riesgo significativo de incendios forestales, y más de 3 mil millones se ven 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 que nunca no solo revertir los impactos negativos del cambio climático, sino también prevenir proactivamente futuros desafílos.

La única forma en que podemos 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 máquinas de AIM equipadas pueden ser lanzadas directamente en bosques profundos para crear cortafuegos que eviten la propagación de los incendios forestales, todo mientras se operan de forma remota. De manera similar, la forma en que se construye un dique o un muro de contención es muy intencionalmente apilando material a lo largo de la costa para levantarlo. Es análogo a las obras de tierra que hacemos ya.

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

Las industrias de la minería y la construcción a menudo tienen prácticas arraigadas, una fuerte regulación y una baja adopción de 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 sido 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 ellos obtienen beneficios y cómo se mueven 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 necesidad creciente de eficiencia operativa supera los obstáculos tradicionales que previenen la adopción.

Fundaste AIM en un momento en que pocos estaban buscando aplicar 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 más grande de la industria sobre la automatización en la minería y la construcción?

Cuando dejé Google, comencé a construir proyectos de infraestructura física de alto rendimiento que requerían baja latencia y velocidad extrema, y fue cuando supe que necesitábamos llevar 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 haciendo. Con un trasfondo técnico y específico 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 sus trabajos 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 cerrarían 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.

Haz sugerido que la visión de AIM se extiende más allá de la Tierra, hacia la construcción y la terraformación fuera del planeta. ¿Qué tan realista es ese horizonte en tu opinión, y qué papel ves que juega AIM en ese futuro?

Llevar esta automatización a todos los rincones de la Tierra es el primer paso, pero a medida que la construcción fuera del planeta y la utilización de recursos 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 máquinas equipadas con AIM que puedan operar en esas condiciones climáticas extremas, todo mientras aprenden de su propia experiencia sobre cómo operar mejor en ese paisaje. Necesitamos máquinas que no solo operen mediante control remoto, necesitamos máquinas que puedan operar completamente de forma autónoma en lugares donde los humanos no pueden.