Raquel Urtasun, professora da Universidade de Toronto

A CEO e fundadora da Waabi é Raquel Urtasun. Além disso, ela foi cofundadora do Vector Institute for AI e é professora titular no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Toronto. Ela atuou como Cientista Chefe e Chefe de P&D da Uber ATG de 2017 a 2021. Ela ocupou a Cátedra de Pesquisa do Canadá em Machine Learning e Visão Computacional de 2015 a 2017; ela deixou o cargo para trabalhar no Uber. Ela foi professora assistente no Toyota Technological Institute at Chicago (TTIC), um instituto acadêmico de ciência da computação afiliado à Universidade de Chicago, antes disso. Ela também passou o semestre da primavera de 2010 como professora visitante na ETH Zurique. Ela completou seus estudos de pós-doutorado no MIT e na UC Berkeley depois de obter seu bacharelado pela Universidade Pública de Navarra em 2000 e seu doutorado pelo departamento de ciência da computação da EPFL em 2006. Ela está interessada em robótica, inteligência artificial, visão computacional, aprendizado de máquina e sensoriamento remoto. Seu laboratório recebeu o status NVAIL da NVIDIA. Ela ganhou dois NVIDIA Pioneer Research Awards, um Fallona Family Research Award, um Google Faculty Research Award, um Amazon Faculty Award, um NSERC EWR Steacie Award, um NVIDIA Pioneers of AI Award, um Ministério da Educação e Inovação Early Researcher Award, três Google Faculty Research Awards, um Connaught New Researcher Award e dois prêmios Best Paper Runner up na CVPR em 2013 e 2017, respectivamente.

“A direção autônoma é uma das tecnologias mais interessantes e importantes da nossa geração. Uma vez resolvido em grande escala, mudará o mundo tal como o conhecemos.”

2023

Hoje, Waabi e Uber Freight anunciaram uma aliança estratégica para acelerar a implementação segura e em larga escala de caminhões autônomos alimentados por IA. Para fornecer a primeira solução completa de motorista como serviço, a extensa infraestrutura logística da Uber Freight, a tecnologia de mercado e a experiência em operações de transporte autônomo são combinadas com a tecnologia principal da Waabi, o Waabi Driver.

A solução integrada pode aumentar significativamente a utilização de ativos e aumentar a lucratividade para operadoras de todos os portes, fornecendo-lhes os serviços e a infraestrutura necessários para instalar, operar e gerenciar seus ativos autônomos com simplicidade. Para garantir que a tecnologia terá um impacto significativo a longo prazo nos expedidores e transportadores, as duas empresas também planeiam implementar milhares de milhões de quilómetros de capacidade Waabi Driver juntamente com transportadores parceiros na rede Uber Freight durante os próximos 10 anos.

Os caminhões Waabi Driver foram colocados na rede Uber Freight, proporcionando aos clientes da Uber Freight acesso antecipado à capacidade de carga autônoma, a fim de coletar dados importantes para a solução colaborativa. A primeira das cargas comerciais autônomas funcionou esta semana; eles funcionarão regularmente entre Dallas e Houston, proporcionando aos milhares de expedidores e transportadores da Uber Freight a oportunidade de aprender mais sobre o que o futuro reserva para as operações da cadeia de abastecimento e como os caminhões autônomos podem melhorar a eficiência da rede. As atividades comerciais se espalharão rapidamente para outras rotas importantes no Texas e no exterior à medida que o relacionamento se desenvolver.

Últimas notícias sobre Raquel Urtasun

• O fundador da BitBoy Crypto, Ben Armstrong, emitiu um pedido de desculpas choroso após sua remoção da plataforma. Armstrong admitiu abuso de substâncias e teve um caso, mas esclareceu que não usava cocaína ou metanfetamina. Ele também reconheceu que estruturou sua empresa de uma forma que não lhe deu controle total sobre ela. Armstrong creditou à equipe dedicada o sucesso das marcas da HIT Network, incluindo Voomio, Bit Boy Academy e Crucial Crypto.
• A Universidade Nacional de Incheon, na Coreia do Sul, desenvolveu um sistema de IA que melhora a capacidade dos carros autônomos de detectar e evitar obstáculos em condições climáticas adversas ou em estradas complicadas. O sistema usa um sistema de detecção de objetos 3D baseado em aprendizagem profunda habilitado para IoT, melhorando a capacidade dos carros de navegar no trânsito. O sistema, testado no conjunto de dados Lyft, alcançou 96% de precisão para detecção 2D e 97% para detecção 3D.

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