Nvidia ha estado apostando fuerte por la oportunidad de construir robótica y otras aplicaciones de IA industrial, con el lanzamiento de su plataforma Omniverse, y más recientemente Mega, un marco de trabajo de Omniverse Blueprint para crear gemelos digitales para operar estas aplicaciones. También está invirtiendo en startups de gemelos digitales para sacar el proyecto adelante.
MetAI de Taiwán ha desarrollado un modelo que puede generar rápidamente «SimReady» (listos para simulación) gemelos digitales utilizando IA y tecnología 3D, convirtiendo archivos CAD en entornos 3D funcionales en cuestión de minutos.
Ahora Nvidia está respaldando a MetAI en su primera ronda de financiamiento, una ronda de semillas de $4 millones que se convierte en la primera inversión de la gigante de los chips en una startup taiwanesa. Otros en la ronda son una mezcla de otros inversores estratégicos y financieros, incluidos Kenmec Mechanical Engineering, Solomon Technology, SparkLabs Taiwan, Addin Ventures y Upstream Ventures.
La próxima ola de IA, conocida como IA física generativa, depende de entornos simulados físicamente precisos para entrenar y validar robots utilizados en sistemas autónomos para construir IA operativa antes de su implementación. MetAI sostiene que los gemelos digitales que ayuda a crear serán fundamentales para ese esfuerzo.
«Los gemelos digitales han sido vistos durante mucho tiempo como una barrera para la IA física debido a los meses o incluso años de esfuerzo requeridos para su desarrollo», dijo Daniel Yu, CEO y cofundador de MetAI, en una entrevista.
MetAI se centra en gemelos digitales impulsados por IA adaptados para fábricas de semiconductores avanzadas, almacenes inteligentes y automatización. También genera datos sintéticos dentro de entornos de gemelos digitales habilitados para IA.
Renton Hsu, cofundador de Yu y CTO de MetAI, tiene un trasfondo en ingeniería 3D e IA, y comenzó a trabajar con gemelos digitales mientras construía aplicaciones de software de IA empresarial: Se utilizaron como una solución práctica en situaciones en las que los clientes carecían de datos suficientes para entrenar sus sistemas. Luego se dio cuenta de que podía aplicar lo mismo a sistemas 3D, integrando la tecnología 3D con la IA para desarrollar soluciones de IA y 3D sintéticas, uniéndose a Yu (quien llega a la startup con experiencia en proyectos de transformación digital) y a un tercer cofundador, Dave Liu (COO), para comenzar MetAI.
El avance fue suficiente para ganar el primer lugar en un concurso organizado por Nvidia, convirtiendo a Hsu en un «embajador de IA Jetson» para el país.
Los competidores de MetAI van desde grandes empresas hasta empresas pequeñas que han construido tecnologías de gemelos digitales para la fabricación. Incluyen Siemens Digital Industries, Dassault Systemes, Hexagon AB, Duality AI e Intangles. En el sector de datos sintéticos, hay decenas de empresas, incluidas Sky Engine y Scale AI.
MetAI cree que tiene un enfoque único en comparación con todos estos.
«A diferencia de los competidores que priorizan la eficiencia operativa o las integraciones de IoT, MetAI aprovecha modelos generativos y disposiciones impulsadas por IA para crear gemelos digitales diseñados para el entrenamiento y la implementación de IA física en operaciones del mundo real», dijo Yu. «Este enfoque no solo acelera la creación de gemelos digitales, sino que también asegura su usabilidad directa para sistemas de automatización avanzados como la robótica, cerrando la brecha entre la simulación y la realidad.»
MetAI se diferencia produciendo datos artificiales dentro de sus entornos de gemelos digitales habilitados para IA. Yu señaló que permite a los usuarios generar datos sintéticos personalizados para requisitos operativos específicos, facilitando el entrenamiento y la validación de IA. «En lugar de crear conjuntos de datos aislados, MetAI construye mundos virtuales dinámicos (es decir, simuladores mundiales) – entornos virtuales realistas que funcionan exactamente igual que el mundo real», dijo.
Colaboraciones con Nvidia y Kenmec
La startup de dos años, cuyos productos van desde agentes de IA verticales hasta gemelos digitales, tiene un puñado de clientes y ya está generando ingresos al asociarse con empresas en las industrias de fabricación y automatización, y este año espera obtener $3 millones de un solo proyecto, dijo Yu. Los ingresos provienen de ingresos basados en proyectos, suscripciones de productos y tarifas de licencia de desarrollos en curso, añadió.
«La integración de MetAI con NVIDIA Omniverse representa un paso transformador para los gemelos digitales industriales y la IA física en simulaciones», dijo Nico Caprez, gerente de desarrollo corporativo de Nvidia, en un comunicado. «Su capacidad para crear entornos escalables para el entrenamiento de IA potencialmente establecerá un nuevo estándar para industrias que van desde la fabricación hasta la robótica.»
En 2023, MetAI colaboró con Kenmec para crear gemelos digitales para almacenes automatizados. La tecnología de MetAI afirma haber reducido drásticamente el tiempo necesario para las simulaciones de gemelos digitales de almacén de miles de horas a solo 3 minutos, lo que resulta en ahorros significativos en tareas operativas y de verificación.
Con la última financiación, MetAI planea expandir su equipo de I+D para un desarrollo y ejecución más rápidos de sus estrategias de entrada al mercado para satisfacer la creciente demanda. Además, la startup con sede en Taiwán tiene la intención de establecer una oficina en EE. UU. y trasladar su sede en la segunda mitad de 2025, según Yu le dijo a TechCrunch.
«Taiwán sirve como nuestro campo de pruebas, donde colaboramos con líderes de la industria taiwanesa para integrar conocimientos verticales profundos en nuestros modelos, asegurando que nuestras soluciones sean robustas y escalables», dijo Liu. «Dada su tamaño y la demanda de soluciones impulsadas por la simulación, estamos expandiendo el mercado estadounidense debido a los altos costos laborales y las complejidades operativas. Nuestra estrategia de expansión se centra en proporcionar tanto soluciones puntuales como soluciones integrales, incluidas ofertas de SaaS y agentes de IA verticales diseñados para una implementación rápida en escenarios del mundo real dentro de estas industrias.»
