Мельничек привёл в Минск швейцарский стартап от экс-гуглеров c $12 млн инвестиций

​

Daedalean AI — стартап родом из Цюриха, основан в 2016 году. 

Его команда занимается разработкой сертифицированного автопилота, который может летать и сдать экзамен наравне с лётчиком-человеком. Их продукт — «функциональный аналог глаза и мозга»: камера + софт, обрабатывающий визуальный сигнал.

Анна Чернова объясняет так: камера постоянно сканирует поверхность земли, а компьютер анализирует данные, подбирая место, пригодное для посадки вертолёта или самолёта.

Команда Daedalean AI сосредоточилась на решении высокоуровневых задач: как вести себя в конкретной точке на карте — например, облететь грозовое облако, приземлиться на «пятачке» в горах. Задачи, вроде «поднять вертолёт в воздух», «удерживать его в зависании», «снизить или увеличить скорость летательного аппарата» — низкоуровневые, их уже успешно решают партнёры, производители авиатехники.

— Если провести аналогию с ездой на лошади, то мы — это всадник: он может заставить лошадь скакать рысцой или галопом, решает, где именно свернуть, а где остановиться, но копыта она всё же переставляет сама, — поясняет Анна.

Клиент Daedalean AI — авиапроизводители. Сумма инвестиций, которые собрала команда за всё время существования стартапа, по данным Crunchbase, составила 12 миллионов долларов.

видео

«Не собиралась водить вертолёт — хотела просто удержать его в воздухе»

В 2001 году Анна, выпускница физфака СПбГУ, поехала в Оксфорд изучать математическую биологию, позже занималась статистикой для аминокислот и ДНК. 

— Как-то знакомая из Москвы попросила меня подыскать ей работу в Лондоне. Я вбила в поисковике jobs in marketing in London — и нашла вакансию в Google: анализ данных, статистика поведения пользователей и т. д. «Боже, и ведь это же ровно то, чем я занималась каждый день, но только в применении к аминокислотам». С мыслью «не возьмут на работу — хоть на экскурсию схожу», она отправила резюме. Следующие несколько лет Анна проработала в Google.

— Моя команда сидела в Калифорнии, и я постоянно ездила к ребятам. Как-то, не зная,  чем занять своё воскресение — я приняла предложение от коллеги, который вёл курс по нейронным сетям внутри Google.

Он бросил клич в чатике: «Кто со мной посмотреть новый самолёт» — оказалось, он не так давно купил двухместный довоенный аппарат, и приглашал коллег слетать посмотреть, как механики его «перебрали». 

Компания из пяти человек отправилась в глубь континента на другом самолёте — за штурвалом был тот самый коллега.

— И вот мы возвращаемся. Я смотрю на вертолёты на аэродроме — и тут он говорит, что не знает никого, кто на них летает: мол, очень сложно, очень дорого, и главное — непонятно зачем.

— А на самолётах — не так?

— А на самолётах — не так: в Пало-Альто на них летает каждая вторая собака. По крайней мере, пилотов там точно больше, чем бродячих собак.

​

Анна признаётся: коллега взял её на слабо — сразу по возвращении она отправилась вертолётную школу. 

— Я не собиралась водить вертолёт — хотела попробовать удержать его в воздухе, и всё.

Собеседница dev.by добавляет, что стоимость занятий была очень высокой — 500 долларов в час. Абсолютный минимум — 42 часа, на деле же ещё никто не получил лицензию быстрее, чем за 100 часов. 

— Пожилой инструктор, летавший ещё во Вьетнаме, оказался отличным психологом: не удержав равновесие в зависании (через 2 секунды вертолёт начал раскачиваться, как маятник), я подписалась на 10 уроков, потом взяла ещё десяточку, и ещё.

«Если процесс разбить на подзадачи, их может решить автоматизированная система»

Скоро Анна начала летать самостоятельно. И в какой-то момент ей пришла в голову идея, что «хотя летать вроде бы сложно, если весь процесс разбить на маленькие подзадачи, их вполне может решить автоматизированная система». 

— Возьмём задачу, с которой в первый день не справилась я, — она несложная: в Google работал профессор Эндрю Ын (Andrew Ng), на тот момент решивший её для маленьких моделей вертолётов, до 2 метров в длину. 

Анна написала ему и спросила, не хочет ли господин Ын сделать проект для больших вертолётов. Он ответил: это интересно, да и задача технически уже решена, однако профессор не верил, что за время его жизни подобная система может пройти сертификацию. Поэтому Ын отказался. 

Собеседница dev.by поясняет, что правила, принятые агентствами FAA и EASA, написаны под софт, произведённый в 70-80-х годах. «Сейчас и проблем тех нет, но старые правила блокируют развитие и применение новых технологий».   

1 миллион инвестиций с барбекю и около 5 — после питча «из вежливости»

В 2016 году Анна познакомилась с Люком ван Дейком — экс-менеджером Google Maps и SpaceX, бредившим идеей автопилота — на барбекю в Пало-Альто. Будущие компаньоны решили: их стартап «не безнадёжен». Тем более, что на том же барбекю друзья, менеджеры из Google, пообещали: «Мы не можем с вами поработать — дети в дорогих школах, mortgages (ипотеки — прим. dev.by) и прочее, но вы можете рассчитывать на наши бонусы в качестве ангельских инвестиций».

Среди первых ангелов оказался и Юрий Мельничек, добавляет Анна, поясняя, что знакома с сооснователем Bulba Ventures с 2007 года, а Люк в своё время был его менеджером.

Разработка в Daedalean AI стартовала с суммы чуть более 1 млн долларов — тот самый ангельский раунд с барбекю. 

— Уже начав работать, время от времени мы всё ещё питчили свой проект на мероприятиях — «из вежливости». После очередного нашего выступления на конференции в Цюрихе, один человек встал, приложил к уху трубку и громко сказал: «Я их нашёл».

Представитель фонда из Австралии искал команду, которая делает ПО для автономного полёта. «У них в голове (как и у нас) была модель израильской компании Mobileye, чей продукт состоит из сенсора и компьютера, всё остальное — только софт», — поясняет собеседница dev.by.

Ведущим инвестором следующего раунда инвестиций стал этот самый фонд из Австралии. К нему присоединились ещё несколько человек из Google-сообщества. Команда собрала 4,7 миллионов долларов: первый транш состоялся в декабре 2017, второй — в июне 2018 года. 

— Мы стали собирать следующий раунд, но история о том, что у нас вообще нет прибыли, сложная. Поэтому собрали так называемый convertible, который превратится в полноценный раунд до конца 2020 года. 

​

Сейчас у Daedalean AI есть около 7 миллионов долларов, из которых одна часть уже была объявлена, а другая будет объявлена на днях. 

— На этом этапе к нам присоединилась куча новых фондов, из них я точно могу огласить цюрихский фонд Red Alpine и фонд Amino Capital из Кремниевой долины. Также нами заинтересовались производители авионики — большие технологические гиганты. Но это не Google и не Amazon.

«Развитие в Минске — на усмотрение белорусского СТО»

— Наша команда в Цюрихе — это 27 человек, примерно половина из них — экс-программисты Google. Один из наших ребят работал в Rolls Royce: занимался сертификацией двигателей, на которых летают Airbus и Boeing. Порядка 6 человек в стартапе имеют лицензии пилотов, в том числе разработчики. И так получилось, что полкоманды так или иначе разговаривает по-русски, — говорит Анна.

Минск «возник из-за Юры»: он пришёл к стартапу на день рождения и в ходе затянувшейся далеко за полночь дискуссии о нейросетях сказал, что команде стоит побывать здесь, встретиться с OneSoil, WannaBy, Mapbox.

Анна, Люк, а также ещё два эксперта по deep learning впервые приехали в Минск в январе этого года — на полтора дня. 

— Решение было принято буквально в течение 30 минут, пока мы шли от бизнес-центра Kiroff до ближайшего борща — Юра и Андрей (сооснователи Bulba Ventures Юрий Мельничек и Андрей Авсиевич — прим. dev.by) убедили нас, что лучше Минска в мире сейчас нет ничего для маленьких компаний. 

Анна вспоминает, что инженеры Daedalean AI, приехавшие вместе с нею, «абсолютно обалдели от уровня местных программистов».

— Наши ребята прошли школу Google и Eidgenössische Technische Hochschule в Цюрихе. Но тут я почувствовала, что у них появился стимул «догнать и перегнать».  

Подытоживая, что уже сделано в Минске, Анна загибает пальцы: отправили документы юристам, подобрали несколько кандидатов на должность административного директора и CTO. 

В первый год в минском офисе будет работать 10-12 человек. Развитие Анна и руководители цюрихского офиса собираются «оставить на усмотрение местного CTO»: у того могут быть свои соображения.

— Вопросы по организации запусков решают партнёры. Но, конечно, было бы здорово летать в Беларуси: здесь много аэродромов, которые не используются на 100%. Возможно, несложные изменения в законодательство позволят сделать здесь большую базу для тестирования наших технологий. В том же Китае это сейчас популярно.

Анна отмечает, что по климату Беларусь вполне подходит: чем холоднее, тем лучше — воздух плотнее, в нём проще держаться, меньше тратится топлива или электроэнергии. 

«Авиационная сертификация: это долго, дорого, и мало кто за это берётся»

В ответ на вопрос, на каком этапе находится проект, Анна говорит, что стартаперы выделили для себя две шкалы достижений:

1. по развитию технологий;
2. по сертификации. 

— Вся авиационная сертификация нетривиальна: это долго, дорого, и мало кто за это берётся. Процесс разработки требований под новые системы занимает годы. 

Но сейчас ПО, над которым работают стартаперы, не может пройти сертификацию — у EASA нет правил для оценки нейросетей. Daedalean AI работает вместе с ними, создаёт эти правила, и тратит немалые усилия, говорит наша собеседница. 

— Судя по тому, что говорят наши большие авиационные партнёры, мы в очень коротком списке компаний, которые что-то делают в этом направлении. 

Анна и её команда надеются, что прорыв этом деле произойдёт уже в следующем году. Если бы амбиции у ребят были поменьше, «можно было бы уже после этого поместить документ в рамочку, найти способ получить с этого прибыль — и дальше ничего не делать в принципе», — заключает  собеседница.

Другая шкала — технологии: команда определила для себя 20 подпродуктов, «которые нужны для того, чтобы наш софт летал лучше, чем летаю лично я», — говорит Анна. 3 из них сейчас в разработке: два базируются на нейронных сетях, ещё один — на решении уравнений. 

— Последняя технология называется SLAM — simultaneous location and mapping: специальное устройство восстанавливает по движению камеры её траекторию, соответственно, вы в любой момент времени знаете скорость летательного аппарата относительно земли.

Анна добавляет, что эти подпродукты «уже можно по-отдельности использовать в существующей авиации». Уровень их готовности по шкале оценки NASA — 6 из 9. 

По глобальному плану все 20 проектов разработчики по должны закрыть в течение «двух пятилеток». И стать единорогами.

​

«Мы можем быстро поменять направление»

Когда разговор заходит о конкурентах, Анна признаётся: сейчас — это сами авиационные компании. Так у AirBus есть отделение WayFinder (создают разные решения, в том числе ML-, для самостоятельного полёта самолёта — прим. dev.by), и они «активно набирают людей — таких же, как и у нас в команде», говорит Анна. 

— Но они начали позже — у Daedalean AI 2 года форы. Плюс мы движемся на 5 шагов впереди, потому что идеологически решили начать с самого сложного — систем, за которые почти никто не хотел браться, в частности, SLAM.

Анна отмечает: нельзя исключать, что завтра где-нибудь в Израиле не появится стартап, который будет заниматься тем же.

— Но у нас 20 разных подпродуктов — мы можем быстро поменять направление, если нужно. Один раз мы это уже сделали, отказавшись от низкоуровневого контроля, потому что у производителей летательных аппаратов он уже был — в той или иной форме. Возможно, потом мы вернёмся к нему, когда будем решать чрезвычайные ситуации: когда кусок крыла отвалился, механизацию заело, одну камеру залепило, — и всё равно нужно долететь и сесть. В этой ситуации задача низкоуровневого контроля становится для нас очень интересной. 

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.