Lola Vision Systems, la startup que busca simplificar la IA en chips

La historia comenzó hace casi 12 años, cuando Tayo Adesanya empezó a trabajar con microchips y procesadores de inteligencia artificial. Ayudaba a grandes fabricantes a decidir qué chips usar en sus equipos. Esa experiencia, según contó a TechCrunch, le dio una visión temprana de hacia dónde se dirigía la demanda en el mercado de cómputo con IA. "Fundar Lola Vision Systems fue una apuesta sobre hacia dónde iba el mundo y lo que estaba viendo", afirmó.

En 2024 lanzó Lola Vision Systems, una empresa de infraestructura de IA que construye software y chips para ejecutar modelos de inteligencia artificial en dispositivos. Su producto central es un software que traduce modelos de IA a instrucciones que un chip específico puede ejecutar. Adesanya lo llama "cadena de herramientas de compilación" y sostiene que es un cuello de botella enorme: configurar manualmente un modelo de IA en hardware nuevo puede llevar "unas 200 horas" solo para empezar a probarlo. La compañía asegura haber reconstruido esa capa de software y también desarrolla sus propios semiconductores, con el objetivo de automatizar más el proceso. Un cliente entrega su código y el modelo de IA que quiere usar, ya sea propio o de código abierto, y el software traduce ambos a instrucciones que el chip del cliente puede ejecutar.

"La velocidad es solo una parte", explicó Adesanya. Dijo que una configuración más rápida les da a las empresas aeroespaciales y a "otras compañías de misión crítica" tiempo para "ejecutar modelos más precisos con sus propios datos y a menor consumo de energía".

"Para estos clientes", agregó, "la precisión y la confiabilidad no son un plus. Determinan si un producto pasa la revisión regulatoria y si funciona de manera confiable en el campo".

Lola Vision, con sede en Washington D.C., es una de varias startups que intentan ofrecer una alternativa a la tecnología de NVIDIA para ejecutar IA en dispositivos. Hoy, según Adesanya, muchas empresas arrancan con la línea Jetson de NVIDIA, módulos compactos de cómputo para IA en dispositivos, o con modelos de IA de código abierto. El fundador aseguró que estos "a menudo se rompen o funcionan mal desde el primer momento, así que los equipos pasan días o semanas logrando que funcionen y luego más semanas depurándolos hasta que los modelos son utilizables".

"Incluso así", continuó, "el consumo de energía suele superar los presupuestos de computación en el borde, o la placa no puede entregar suficiente cómputo para los modelos medianos y grandes que el producto realmente necesita ejecutar". El cómputo en el borde implica ejecutar IA directamente en un dispositivo, como una cámara o un dron, en lugar de en un centro de datos remoto. Los modelos de reconocimiento son sistemas de IA que identifican objetos.

Según la empresa, una docena de clientes corporativos firmaron cartas de interés para comprar los chips de Lola Vision cuando estén disponibles, y ya tiene un cliente confirmado. También se asoció con SCALE, un programa de desarrollo de fuerza laboral en microelectrónica, para trabajar con más laboratorios de semiconductores. "Para obtener ingresos antes, ahora licenciaremos nuestro software en hardware existente", dijo Adesanya. En otras palabras, en lugar de esperar por sus propios chips, la compañía permitirá que los clientes paguen por usar su software en chips que ya existen. Agregó que la empresa recaudó poco más de US$1 millón en financiamiento total hasta la fecha.

Lola Vision fue seleccionada para el Battlefield 200 de TechCrunch de este año, un grupo de 200 startups elegidas para el programa. "TechCrunch era uno de mis favoritos cuando era estudiante en Purdue", recordó. Después de casi un año construyendo el producto y firmando a su primer cliente, dijo que sintió que era momento de postularse a Battlefield y poner a la empresa frente a una audiencia más amplia.

Sobre lo que más le entusiasma del evento, mencionó "hacer conexiones significativas y aprender todo lo posible sobre lo que pasa en nuestro espacio". Y fue directo: "Espero que los inversores firmen cheques".