Algolux, fundada en 2015, no es exactamente un nombre familiar en el mundo ya abarrotado de la visión de computadora automotriz. Pero la startup con sede en Quebec ha generado cierto interés entre los inversores. Por ejemplo, recaudó $ 13.4 millones, incluyendo una Serie A de $ 10 millones liderada por General Motors Ventures en mayo pasado. No está mal, dado que sigue siendo un virtual desconocido hasta ahora.
Hoy, Algolux presenta Ion, una plataforma que brinda a las empresas un conjunto de herramientas y una pila de software integrada para ayudarlo. Ellos construyen sus propios sistemas de percepción. Es esencialmente una solución plug-and-play, una desviación del enfoque común hoy en día en el que las empresas se limitan a sistemas aislados que a menudo no se integran tan fácilmente con otros sistemas.
El sistema de Algolux acerca las tecnologías de aprendizaje por computadora y de visión por computador de la empresa a los usuarios que buscan construir una solución de extremo a extremo, incorporando diversas regulaciones de los órganos de gobierno y características de seguridad diseñadas para ayudar a los sistemas que operan en entornos difíciles.
La compañía dice que Ion puede usarse para hacer sistemas más tradicionales, o "nuevos diseños radicales". Esta capacidad es aplicable a cualquier tipo de sensor, tipo de procesador y tarea de percepción. Ion se basa en la red neuronal profunda Eos y Atlas, una serie de módulos diferentes diseñados para la optimización de la cámara. Proporciona a los desarrolladores un enfoque mixto basado en sus necesidades individuales.
En una carta a TechCrunch, el vicepresidente Dave Tokic señala que el diferenciador clave entre la empresa y su competencia es un tipo de agnosticismo de marca que permite a las empresas utilizar diferentes productos para diferentes necesidades y mantener los costos bajos.
"Nuestra plataforma Ion consta de herramientas (Atlas) y pilas de software integradas (Eos) para proporcionar un enfoque integral a los equipos que construyen sistemas de percepción", le dice a TechCrunch. “Esto permite que el equipo optimice y aprenda profundamente tanto la detección como la percepción (incluso hasta la planificación y el control) para un rendimiento significativamente mejor y para romper los silos de procesos de diseño de hoy. Esta capacidad es aplicable a cualquier tipo de sensor, tipo de procesador y tarea de percepción ".
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