Ketika pembaruan CrowdStrike yang salah melumpuhkan bandara, pusat panggilan 911, dan rumah sakit bulan lalu, hal itu menunjukkan bagaimana pembaruan yang salah dapat memengaruhi infrastruktur penting. Sekarang bayangkan jika pembaruan tersebut ditujukan pada sesuatu seperti kendaraan otonom atau robot gudang, dan implikasi dari pembaruan yang salah bisa jadi lebih parah.
Perusahaan rintisan tahap awal Trace Machina mencoba mencegah skenario seperti itu dengan perangkat lunak simulasi canggih yang memungkinkan pengembang menguji pembaruan dalam lingkungan simulasi yang lebih realistis. Perusahaan tersebut muncul dari tahap rahasia pada hari Kamis, mengumumkan investasi awal sebesar $4,7 juta dan alat sumber terbuka yang disebut NativeLink.
IKLAN
GULIR UNTUK MELANJUTKAN KONTEN
CEO dan salah satu pendiri Marcus Egan mengatakan perusahaannya sedang mengembangkan sistem berbasis Rust asli untuk membantu menguji dan memvalidasi perangkat lunak untuk sistem otonom seperti mobil tanpa pengemudi dan peralatan otomasi gudang sebelum diterapkan di dunia nyata.
“Cara kami mengatasi masalah ini adalah dengan menyediakan tautan asli antara pengembang dan visi otonom mereka,” kata Egan kepada TechCrunch. Itulah sebabnya produk pertama perusahaan ini disebut NativeLink.
“Seiring dengan beralihnya pengembang dari bekerja pada aplikasi web ke bekerja pada robot, menjadi jelas bahwa perkakas pengembang yang ada dengan Docker, Kubernetes, dll. tidak memadai. Teknisi harus mampu menjalankan eksperimen dan pengujian pada perangkat keras lokal secara langsung,” katanya.
“NativeLink menjembatani kesenjangan tersebut dan menyediakan lingkungan pementasan bagi para insinyur yang memungkinkan mereka menjalankan simulasi di lingkungan dengan keterbatasan sumber daya seperti chip GPU Nvidia tertanam yang sulit ditemukan di robot, mobil tanpa pengemudi, dan perangkat edge.”
Egan mengatakan bahwa sebelumnya perusahaan harus membangun sendiri lingkungan ini, membatasinya pada perusahaan mobil self-driving yang memiliki pendanaan yang baik atau hyperscaler seperti Google. Ia ingin membangun sistem yang sedekat mungkin dengan perangkat keras, yang ia sebut “dekat dengan logam,” dan membuatnya dapat diakses oleh perusahaan mana pun.
“Banyak orang telah menempuh jalur ini, tetapi tidak satu pun dari mereka yang mampu menjalankannya dengan akses perangkat keras langsung. Selalu ada lapisan virtualisasi, lapisan abstraksi, yang, sejujurnya, memudahkan perusahaan-perusahaan ini untuk membangun sistem ini dan mengulanginya. Kami hanya perlu membayar pajak karena dekat dengan logam,” katanya.
Latar belakang Egan mencakup tugas di MongoDB, tempat ia membantu mengembangkan Atlas Vector Search, produk AI pertama perusahaan tersebut. Rekan pendirinya, Nathan Bruer, bekerja di Google X, pusat peluncuran bulan milik perusahaan tersebut, dan juga membantu membangun kendaraan otonom di Toyota Institute.
Egan, yang berkulit hitam, harus menghadapi rasisme dalam kariernya, tetapi ia tetap fokus membangun perusahaannya. “Saya harus menghadapi rasisme dan saya tidak peduli. Saya sangat fokus pada tujuan saya. Tidak ada yang dapat menghentikan saya, tidak ada yang dapat mendikte bagaimana segala sesuatunya akan berjalan. Dan saya sangat bersyukur atas hal itu dari sudut pandang itu karena banyak orang yang mirip dengan saya tidak memiliki kebebasan itu,” katanya.
Ia juga harus mengatasi rintangan di luar rasisme dalam hidupnya. Ia mengalami kecelakaan mobil serius saat remaja yang membuatnya terluka parah, tidak dapat berjalan atau berbicara, tetapi ia pulih, kuliah, menjadi insinyur, dan akhirnya memulai perusahaan rintisan ini.
Pendanaan awal sebesar $4,7 juta dipimpin oleh Wellington Management dengan partisipasi dari Samsung Next, Sequoia Capital Scout Fund, Green Bay Ventures, dan Verissimo Ventures bersama dengan beberapa investor malaikat industri terkemuka.
NewsRoom.id