Luffy AI recauda £8.1M para incorporar inteligencia artificial autoajustable en los motores eléctricos del mundo.

      Luffy AI, una startup de Abingdon que construye lo que llama IA neuroplástica para el control en tiempo real de máquinas físicas, ha recaudado £8.1 millones en una ronda de Serie A, dijo la empresa el martes.

      La ronda fue liderada por BGF, que se presenta como el inversor de capital más activo en el Reino Unido e Irlanda, y el dinero está destinado a convertir pilotos en implementaciones comerciales.

      Luffy es un spinout en el sentido más pleno. Sus fundadores, el Dr. Matthew Carr y el Dr. Alex Meakins, son exfísicos nucleares de la Autoridad de Energía Atómica del Reino Unido, y la empresa aún se encuentra en el Campus de Culham cerca de Oxford, un sitio más conocido por la investigación de fusión que por el tipo de spinouts de deeptech universitarios que ahora están surgiendo de él.

      La propuesta se centra en un problema que la explosión más amplia de la IA ha evitado en su mayoría. Los grandes modelos de lenguaje e imagen dependen de vastos datos, computación en la nube y conectividad constante, ninguno de los cuales se adapta a una bomba o una cinta transportadora en el suelo de una fábrica, y está a años luz de las apuestas de IA física que han atraído los cheques más grandes de Gran Bretaña, como la ronda de $1 mil millones de Wayve.

      La respuesta de Luffy es un tipo diferente de red. Sus redes neuronales dispersas se entrenan en simulación, eludiendo la lucha por grandes conjuntos de datos de entrenamiento que exige el aprendizaje profundo convencional, y luego se refinan contra la máquina real, un enfoque que la empresa dice que puede ser hasta 400 veces más eficiente que el aprendizaje profundo tradicional.

      La arquitectura está diseñada para ser lo suficientemente pequeña como para estar en el propio hardware. Debido a que los modelos se auto-refinan a partir de retroalimentación en vivo en lugar de reentrenarse desde la nube, Luffy dice que pueden funcionar en el borde y ajustarse continuamente a lo que están controlando.

      El primer objetivo es el motor eléctrico. Alrededor de la mitad de la electricidad del mundo es consumida por motores eléctricos, la mayoría de ellos funcionando de manera ineficiente, y Luffy está implementando sus modelos en aplicaciones de control de motores y variadores de frecuencia, como bombas industriales, ventiladores y transportadores.

      La promesa comercial es plug-and-play. El control adaptativo, dice la empresa, permite que un motor se ajuste a su carga y condiciones de operación en el campo, reduciendo el consumo de energía, acortando el tiempo de puesta en marcha y mejorando el rendimiento sin un ingeniero especializado en el sitio.

      “La IA ha sido transformadora para la generación de lenguaje e imagen, pero aún no ha tenido un impacto sustancial en la industria más allá del mantenimiento predictivo y los paneles de control”, dijo Carr, cofundador y director ejecutivo de Luffy. Las fábricas y los motores, agregó, necesitan IA que sea “pequeña, rápida y adaptativa en tiempo real”, en lugar de depender de la nube y ser ávida de datos y computación.

      Junto a BGF estaban MIG Capital, el inversor de deep-tech de Múnich, a través de su MIG Fonds, junto a los patrocinadores existentes Bow Capital, Chrysalix, Momenta y UKI2S. Kate Ronayne, una inversora en etapas tempranas en BGF, dijo que Luffy estaba “interrumpiendo una norma industrial que ha perdurado durante 100 años” al incorporar IA especializada directamente en sistemas físicos y reducir la dependencia de ingenieros especializados para ponerlos en marcha.

      Para MIG, el atractivo era la eficiencia tanto como la ambición. “Luffy hace más con muchos menos datos y computación, que es precisamente lo que hace que la IA sea viable dentro de máquinas físicas”, dijo el Dr. Nicolas Rose-André, un gerente de inversiones en la firma, señalando la magnitud de la electricidad que consumen los motores como una oportunidad en sí misma.

      Luffy no divulgó una valoración para la ronda ni sus ingresos hasta la fecha. La financiación impulsará sus pruebas de concepto y pilotos hacia asociaciones con marcas industriales más grandes, y más adelante la empresa ve la misma tecnología de control extendiéndose a robótica y drones, control de procesos térmicos y otros usos de IA física.

      Es una gran ambición para una ronda modesta, y una que depende de si un motor autoajustable puede demostrar su valía en un verdadero suelo de fábrica en lugar de en simulación.