Gigaton recauda $26 millones para eliminar el software de control que opera la industria pesada.

      Un horno de cemento es una de las máquinas menos indulgentes de la industria. Funciona a mil cuatrocientos grados, no se puede detener fácilmente, y el software que decide su mezcla de combustible y niveles de oxígeno a menudo es más antiguo que los ingenieros que lo atienden. Gigaton quiere deshacerse de ese software y dejar que una IA opere el horno en su lugar. El 3 de junio, recaudó 26 millones de dólares para hacerlo a gran escala.

      La Serie A está liderada por Plural, con 2150, Semapa Next y patrocinadores existentes, incluidos Planet A Ventures, Cambridge Enterprise Ventures, el Fondo de Tecnología de UCL gestionado por AlbionVC y el Fondo de Crecimiento Limpio.

      Esto lleva la financiación total de la empresa a más de 35 millones de dólares y financiará un aumento de cinco veces en el personal y la expansión más allá del cemento hacia el acero, el vidrio y los productos químicos.

      Gigaton era conocida como Carbon Re, pero cambió de nombre a finales de mayo. La original se creó en 2020 como la primera empresa conjunta de University College London y la Universidad de Cambridge, fundada por Daniel Summerbell, Buffy Price, Sherif Elsayed-Ali y Aidan O’Sullivan. Josh Vernon, quien anteriormente cofundó la fintech australiana Earnd, se unió como director ejecutivo a principios de 2024. El cambio de nombre señala la ambición más amplia: no la reducción de carbono como una característica, sino el control de la planta misma.

      Esa distinción es toda la propuesta de la empresa. La mayoría de las IA vendidas a la industria pesada se sitúan sobre la pila de control existente, ofreciendo recomendaciones que un operador humano puede aceptar o ignorar. Gigaton dice que pasó cinco años dentro de las salas de control aprendiendo por qué esos sistemas fallan, y construyó su tecnología para reemplazar la pila de control en lugar de asesorarla.

      Su software simula el comportamiento del proceso, pronostica el efecto de cada acción antes de realizarla y luego ajusta de forma autónoma parámetros como la mezcla de combustible, la velocidad del horno y el oxígeno, reentrenándose continuamente con datos en tiempo real de la planta a medida que las condiciones cambian.

      El argumento a favor de dejar que una IA tome el control se basa en números que la empresa proporciona. Las implementaciones con Mannok, Adani Cement, Heidelberg Materials y Holcim generan ahorros operativos anuales de 1 a 3 millones de dólares y alrededor de 30,000 toneladas de CO2 evitadas por planta, dice Gigaton, escalando hacia 100 millones de dólares o más en grandes clientes de múltiples sitios.

      Esas son cifras de la empresa en lugar de resultados auditados de forma independiente, y la comparación con las emisiones de 11,000 hogares del Reino Unido es un recurso de enmarcado, pero los clientes nombrados son reales y sustanciales, y un inversor de riesgo ha respaldado las lecturas.

      La ansiedad competitiva contra la que la empresa está vendiendo es geográfica. China ya está construyendo "fábricas oscuras", plantas que funcionan sin operadores en el sitio, y Gigaton enmarca al resto del mundo como rezagado.

      Hay una presión real detrás de la propuesta. Los costos de energía han aumentado, la volatilidad del mercado ha crecido y el cambio a combustibles alternativos ha hecho que las plantas sean más difíciles de operar, no más fáciles.

      Kevin Lunney, director de operaciones en Mannok, concretó ese último punto. Pasar a combustible sólido recuperado en lugar de carbón, dijo, es "genuinamente más difícil de operar", variando en valor calórico y humedad de maneras en que el carbón no lo hace, y el verdadero desafío es hacer que los operadores en la sala de control se sientan cómodos al ser solicitados para hacer algo tan diferente.

      Esa es la realidad poco glamorosa de descarbonizar la industria pesada: los beneficios en carbono y costos son grandes, pero la transición operativa es donde los proyectos tienen éxito o se estancan.

      La pregunta más difícil es la que plantea cualquier propuesta de control autónomo. Entregar un horno a mil cuatrocientos grados a un software que se reentrena con datos en tiempo real exige un nivel de confianza del operador que las herramientas de recomendación nunca requirieron, y los modos de falla son físicos, no solo financieros.

      La respuesta de Gigaton es que los operadores ven precisamente por qué se toma cada acción. Si esa transparencia es suficiente para que los gerentes de planta cedan los controles es lo que la próxima fase, docenas de sitios, realmente pondrá a prueba.