Weg, een machine learning-bedrijf, opgericht in 2017 door alumni Dr. Alex Kendall, die zijn Ph.D. in de Machine Intelligence-groep van professor Roberto Cipolla, en Dr. Amar Shah, die zijn Ph.D. in de Machine Learning-groep van professor Zoubin Ghahramani.

Alex en Amar richtten Wayve op terwijl ze studeerden voor hun doctoraat hier bij de afdeling Engineering. "Ik ken geen enkele andere universiteit ter wereld met zo'n cultuur van excellentie in onderzoek die ook commerciële commercialisering ondersteunt. Het is een unieke opzet dat ik een bedrijf zou kunnen beginnen, durfkapitaal aantrekken, en nog steeds een onderzoekspositie behouden en open onderzoek doen in Cambridge. Ik voel me heel gelukkig, " zegt Dr. Alex Kendall. "Veel andere universiteiten zouden dit niet steunen, maar hier kun je - en het heeft geleid tot een aantal behoorlijk verbazingwekkende bedrijven."

Weg, een startup die zich toelegt op het versnellen van autonome mobiliteit door middel van op leren gebaseerde benaderingen in plaats van handgecodeerde regels, hebben een Series A-financieringsronde van $ 20 miljoen aangekondigd om een ​​proefvloot van autonome voertuigen in het centrum van Londen te lanceren.

De investering werd geleid door Eclipse Ventures, met deelname van Balderton Capital en bestaande investeerders Compound, Fly Ventures en kapitaal van de eerste minuut, evenals verschillende niet nader genoemde vooraanstaande leiders in machine learning en robotica.

Wayve gelooft dat de complexiteit van zelfrijdende auto's zal worden opgelost door betere kunstmatige intelligentie "hersenen, " niet door meer fysieke sensoren en handgecodeerde regels. Gelanceerd in Cambridge, misschien wel de geboorteplaats van moderne computers en kunstmatige intelligentie en onlangs verhuisd naar Londen, dit is de eerste keer dat een Europees bedrijf voor zelfrijdende auto's eersteklas risicokapitaalfinanciering uit Silicon Valley heeft aangetrokken om een ​​Serie A-investering te leiden.

In het voorjaar van 2019, Wayve maakte een ongekende prestatie bekend, het demonstreren van een zelfrijdende auto die navigeert over wegen waarop hij nog nooit eerder had gereden. Dit was bereikt door alleen camera's te gebruiken, een 2D-kaart, en een unieke, eind tot eind, deep learning drijvende hersenen.

Een goede menselijke chauffeur kan zich snel aanpassen aan het navigeren door een nieuw rechtsgebied, bestaande autonome oplossingen hebben echter niet het vereiste vermogen om potentiële gevaren te detecteren en er adequaat op te reageren. Daarentegen, Wayve zet zich in voor het bouwen van een algemeen en schaalbaar rijbrein dat toepasbaar is in elke rijomgeving.

End-to-end op machine learning gebaseerde systemen hebben de traditionele, op regels gebaseerde benaderingen in natuurlijke taalverwerking gedomineerd, beeldherkenning, spraaksynthese en meer. "Terwijl rekenkracht en data blijven groeien, op leren gebaseerde benaderingen zullen onvermijdelijker worden, speciaal voor mobiele robotica, " zei Amar, "het menselijk brein is in de loop van miljoenen jaren geëvolueerd, computers hebben nog maar een paar decennia, maar zijn snel aan het inhalen."

Wayve's team bestaat uit vooraanstaande experts op het gebied van robotica, computervisie en kunstmatige intelligentie van de universiteiten van Cambridge en Oxford met ervaring van 's werelds beste technologische vernieuwers, waaronder NASA, Google, Facebook, Skydio en Microsoft. Hun werk varieert van het gebruik van deep learning voor het begrijpen van visuele scènes tot autonome besluitvorming in onzekere omgevingen met prominente professoren, waaronder Zoubin Ghahramani, Roberto Cipolla en Yoshua Bengio.