Yarden Gross, CEO e Co-fundador da Orca AI – Série de Entrevistas

Yarden Gross é um empreendedor experiente com vasto conhecimento e experiência em tecnologias marítimas.
Ele atualmente lidera a visão da Orca AI para tornar a navegação comercial autônoma uma realidade. Antes de fundar a Orca AI, ele foi co-fundador e CEO da Engie, uma empresa de tecnologia automotiva apoiada por VC. Ele possui um bacharelado em Economia e Negócios pela Universidade Reichman (IDC Herzliya).

Orca AI é uma empresa de tecnologia marítima que utiliza visão computacional e inteligência artificial para ajudar os navios a navegar de forma mais segura e eficiente. Sua plataforma combina dados de câmeras, radar e AIS para criar uma consciência contínua em tempo real, reduzir o risco de colisão, diminuir o uso de combustível e aliviar a carga de trabalho da tripulação. Produtos como SeaPod, FleetView e Co-Captain suportam o monitoramento de embarcações, supervisão de frota e dados de situação compartilhados, permitindo um passo em direção à navegação autônoma. O sistema é implantado em frotas globais e alimentado por um dos maiores conjuntos de dados visuais marítimos do mundo.

Você agora passou mais de sete anos construindo a Orca AI, após ter fundado empresas anteriormente em diagnóstico e reparo automotivo. O que originally o motivou a mudar da tecnologia de mobilidade terrestre para o mundo marítimo, e qual problema você se propôs a resolver quando lançou a empresa?

Eu sempre fui impulsionado pelo desejo de resolver problemas complexos usando tecnologia que faz uma diferença tangível. Minha formação em diagnóstico automotivo me expôs ao poder dos dados e à tomada de decisões em tempo real. Quando eu me mudei para o setor marítimo, eu vi uma indústria madura para inovação. Os métodos de navegação marítima tradicionais dependiam fortemente de processos manuais e sistemas ultrapassados. Crescendo às margens do Mar da Galileia, eu desenvolvi um profundo respeito pelos desafios da navegação. A Orca AI foi fundada para trazer o poder da IA e da visão computacional para melhorar a segurança, reduzir o erro humano e aumentar a eficiência operacional no mar – abordando lacunas na indústria e desbloqueando o potencial total dos dados marítimos.

A Orca AI foi fundada em um momento em que o setor marítimo ainda dependia fortemente de práticas de navegação legadas. Quais lacunas você observou no início que o fizeram confiante de que a IA e a visão computacional poderiam melhorar significativamente a segurança no mar?

O setor marítimo enfrentava desafios significativos: dependência excessiva do radar e do AIS para navegação, integração limitada de sensores modernos e falta de insights ação dos dados coletados. Eu reconheci que, embora esses sistemas legados fossem úteis, o nível de suporte de decisão inteligente em tempo real necessário para gerenciar os riscos marítimos modernos de forma eficaz estava faltando.

Ao integrar a IA e a visão computacional, podemos transformar dados brutos em inteligência ação, permitindo que as tripulações não apenas reajam, mas também antecipem e prevenam riscos potenciais. É aí que o valor real da IA pode ser desbloqueado, melhorando a segurança, a eficiência operacional e a consciência situacional.

O Co-Captain foi descrito como um “Waze dos Mares”. Quais foram os maiores desafios técnicos ao construir uma plataforma em tempo real capaz de interpretar feeds de sensores, comportamento de embarcações e risco ambiental em escala global?

O maior desafio foi garantir que os sistemas da Orca AI pudessem processar vastas quantidades de dados de fontes diversificadas, como AIS, radar e câmeras, e dar sentido a eles em tempo real. Isso exigiu algoritmos avançados capazes de interpretar feeds de sensores complexos e entender o comportamento das embarcações em diferentes condições ambientais. Atender à escala global significou lidar com uma variedade de ambientes geográficos, climáticos e regulatórios, todos os quais exigiram que construíssemos uma plataforma robusta capaz de aprender e se adaptar a essas nuances. Construir um sistema que pudesse funcionar em diferentes rotas de navegação, integrando todas as informações de forma transparente, não foi uma tarefa fácil.

Ambientes marítimos apresentam casos de bordo que são muito mais imprevisíveis do que as estradas – nevoeiro, claridade, ondas anormais, tipos de embarcações incomuns e zonas de pirataria. Como você treinou seus modelos para operar de forma confiável em tais condições?

Treinar a IA para lidar com casos de bordo exigiu uma combinação de coleta de dados do mundo real e simulação. Trabalhamos em estreita colaboração com empresas de navegação para coletar dados do mundo real de ambientes desafiadores, garantindo que nossos modelos pudessem lidar com a imprevisibilidade das condições marítimas. Em seguida, usamos esses conjuntos de dados para treinar a IA, simulando condições climáticas extremas e eventos raros para garantir que nosso sistema pudesse se adaptar em tempo real. É um processo de aprendizado contínuo, onde os modelos são constantemente treinados e retreinados com base em novos dados para melhorar sua confiabilidade em condições desafiadoras.

A Orca AI opera em algumas das rotas de navegação mais congestionadas do planeta. Quais avanços em percepção, detecção ou fusão permitiram que você mudasse de sistemas de alerta tradicionais para uma consciência situacional real?

O avanço veio não da adição de mais dados, mas de tornar os dados existentes mais inteligentes e ação. Os sistemas de alerta tradicionais simplesmente notificavam a tripulação quando um ameaça potencial era detectada. Nós fomos além, combinando radar, AIS e dados visuais de nossas unidades SeaPod. Ao combinar essas fontes de dados, fomos capazes de eliminar sinais irrelevantes, reduzir ruído e criar uma imagem mais clara e precisa do que está ao redor da embarcação. Essa fusão inteligente permite que nosso sistema forneça contexto – como as embarcações próximas estão se comportando ou se uma situação pode se agravar – para que a tripulação possa tomar decisões informadas e proativas.

A capacidade de detectar comportamento de embarcação incomum está se tornando cada vez mais importante. Como a IA está redesenhando a forma como as frotas identificam riscos, como navegação errática, colisões ou potencial pirataria?

A IA permite que identifiquemos desvios do comportamento normal mais cedo do que os sistemas tradicionais. Em vez de esperar que um risco, como uma colisão ou ameaça de pirataria, se desenvolva completamente, a Orca AI analisa continuamente os movimentos das embarcações, velocidade e condições circundantes. Ao monitorar esses padrões em tempo real, o sistema pode sinalizar sinais precoces de risco potencial – como navegação errática ou comportamento incomum – o que dá à tripulação o tempo necessário para agir. Essa mudança para a gestão de riscos proativa é fundamental para transformar a segurança e as operações marítimas.

O Co-Captain da Orca AI permite que as embarcações compartilhem alertas entre si em tempo real. O que isso sinaliza sobre o futuro das redes de inteligência marítima colaborativa?

Ao permitir que as embarcações compartilhem dados e alertas em tempo real, estamos criando uma rede onde os navios podem aprender uns com os outros e tomar decisões mais informadas. Isso levará a uma mudança da tomada de decisão isolada para uma abordagem mais conectada e cooperativa. Com o tempo, essas redes poderão se expandir regionalmente ou por toda a frota, com o objetivo final de fornecer suporte de decisão mais rápido, mais claro e compartilhado em toda a cadeia de suprimentos marítima. É sobre criar um ambiente marítimo mais inteligente e interconectado, onde os riscos possam ser antecipados, não apenas reagidos.

Sua recente captação de $72,5M marcou a maior rodada de financiamento na tecnologia marítima até o momento. Como esse nível de investimento muda sua estratégia, especialmente à medida que a indústria começa a se acelerar em direção à navegação autônoma?

O financiamento acelera nossa missão, permitindo que expandamos e escalamos mais rapidamente. Isso não muda nossa estratégia central, que está focada no suporte de decisão inteligente, mas permitirá que invistamos mais em P&D, aquisição de dados e parcerias estratégicas. À medida que a indústria se move em direção à autonomia, esse investimento nos ajuda a aprimorar nossa plataforma para fornecer os dados em tempo real e confiáveis necessários para os sistemas autônomos prosperarem. Isso reforça nosso compromisso de apoiar a tomada de decisão humana no curto prazo, enquanto também preparamos a indústria para embarcações autônomas no futuro.

À medida que as frotas buscam reduzir as emissões e melhorar a eficiência operacional, onde você vê a IA tendo o maior impacto de curto prazo além da navegação e segurança?

Além da navegação e segurança, a IA pode ter um impacto significativo na eficiência operacional em áreas como manutenção preditiva, otimização de combustível e redução de emissões. A IA pode analisar dados de desempenho em tempo real para prever necessidades de manutenção antes que elas se tornem problemas, garantindo que os ativos sejam utilizados de forma mais eficaz. Ela também pode fornecer insights sobre padrões de consumo de combustível, ajudando as embarcações a otimizar o uso de combustível e reduzir as emissões. A chave é usar a IA para fornecer insights ação que permitam uma tomada de decisão mais inteligente, o que, por sua vez, impulsiona a eficiência e a sustentabilidade.

Olhando para os próximos cinco anos, qual papel você acredita que a consciência situacional impulsionada por IA desempenhará no movimento da indústria em direção a embarcações autônomas ou semi-autônomas, e quais marcos devem ser alcançados para chegar lá?

A consciência situacional impulsionada por IA será essencial para a autonomia, mas os principais obstáculos à frente não são tecnológicos – são legais e regulatórios. O desafio não é se a IA pode detectar riscos; ela já faz isso bem. O desafio real é criar o quadro legal que esclareça a responsabilidade quando a IA apoia a tomada de decisão, e garantir que as regulamentações evoluam para governar o uso da IA de forma eficaz. Até que esse quadro esteja no lugar, o ser humano permanecerá no comando. Nosso objetivo é continuar fortalecendo a tomada de decisão humana com o apoio da IA, para que a indústria possa fazer a transição para a autonomia de forma segura quando chegar a hora.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Orca AI.