Stanhope AI, una empresa que aplica décadas de investigación en neurociencia para enseñar a las máquinas cómo tomar decisiones similares a las humanas en el mundo real, ha recaudado 2,3 millones de libras esterlinas en financiación inicial liderada por el Fondo Tecnológico de la UCL.
Creator Fund también participó, junto con MMC Ventures, Moonfire Ventures y Rockmount Capital e inversores ángeles líderes.
Stanhope AI fue fundada como una empresa derivada del University College London, con el apoyo de UCL Business, por tres de los nombres más eminentes en neurociencia e investigación de IA: la directora ejecutiva, la profesora Rosalyn Moran (ex subdirectora del King’s Institute for Artificial Intelligence), el director Karl Friston, Profesora del Instituto de Neurología Queen Square de la UCL y asesora técnica, Dra. Biswa Sengupta (MD de IA y productos en la nube en JP Morgan Chase).
Al utilizar principios clave de la neurociencia y aplicarlos a la IA y las matemáticas, Stanhope AI está a la vanguardia de la nueva generación de tecnología de IA conocida como IA «agentica». El equipo ha creado algoritmos que, como el cerebro humano, siempre intentan adivinar qué sucederá a continuación; aprendiendo de cualquier discrepancia entre los eventos previstos y reales para actualizar continuamente sus “modelos internos del mundo”. En lugar de capacitar a grandes LLM para que tomen decisiones basadas en datos vistos, los modelos de IA agente de Stanhope están a cargo de su propio aprendizaje. Decodifican de forma autónoma sus entornos y reconstruyen y refinan sus «modelos mundiales» utilizando datos en tiempo real, que reciben continuamente a través de sensores a bordo.
El auge de la IA agente
Este enfoque, y la tecnología de Stanhope AI, se basan en el principio de neurociencia de la inferencia activa: la idea de que nuestros cerebros, para minimizar la energía libre, hacen constantemente predicciones sobre los datos sensoriales entrantes que nos rodean. A medida que estos datos cambian, nuestros cerebros adaptan y actualizan nuestras predicciones en respuesta para reconstruir y refinar nuestra visión del mundo.
Esto es muy diferente a los métodos tradicionales de aprendizaje automático que se utilizan para entrenar los sistemas de inteligencia artificial actuales, como los LLM. Los modelos actuales sólo pueden operar dentro del ámbito de la capacitación que reciben y solo pueden tomar decisiones acertadas basándose en la información que tienen. No pueden aprender sobre la marcha. Requieren cantidades extremas de potencia de procesamiento y energía para entrenarse y funcionar, así como grandes cantidades de datos vistos.
Por el contrario, los modelos de inferencia activa de Stanhope AI son verdaderamente autónomos. Pueden reconstruir y refinar constantemente sus predicciones. La incertidumbre se minimiza de forma predeterminada, lo que elimina el riesgo de alucinaciones sobre lo que la IA piensa que es verdad, y esto mueve los modelos únicos de Stanhope hacia el razonamiento y la toma de decisiones similares a los humanos. Es más, al reducir drásticamente el tamaño y la energía necesaria para hacer funcionar los modelos y las máquinas, los modelos de Stanhope AI pueden funcionar en dispositivos pequeños como drones y similares.
“La idea más abarcadora desde la selección natural”
El enfoque de Stanhope AI es posible gracias a la extensa investigación de su equipo fundador sobre los principios neurocientíficos de la inferencia activa, así como de la energía libre. Director De hecho, el profesor Friston, un neurocientífico de renombre mundial de la UCL cuyo trabajo ha sido citado el doble de veces que el de Albert Einstein, es el inventor del principio de la teoría de la energía libre.
La teoría del principio de Friston se centra en cómo nuestro cerebro minimiza la sorpresa y la incertidumbre. Explica que todos los seres vivos están impulsados a minimizar la energía libre y, por tanto, la energía necesaria para predecir y percibir el mundo. Tal es su impacto que el Principio de la Teoría de la Energía Libre ha sido descrito como la “idea más abarcadora desde la teoría de la selección natural”. La inferencia activa se encuentra dentro de esta teoría para explicar el proceso que utiliza nuestro cerebro para minimizar esta energía. Esta idea infunde el trabajo de Stanhope AI, dirigido por el profesor Moran, especialista en Inferencia Activa y su aplicación a través de la IA; y el Dr. Biswa Sengupta, cuya investigación doctoral fue en sistemas dinámicos, optimización y eficiencia energética de la Universidad de Cambridge.
Aplicación en el mundo real
En lo inmediato, la tecnología se está probando con drones de reparto y máquinas autónomas utilizadas por socios como la Agencia Federal para la Innovación Disruptiva de Alemania y la Marina Real. A largo plazo, la tecnología es muy prometedora en los ámbitos de la fabricación, la robótica industrial y la inteligencia artificial incorporada. La inversión se utilizará para promover el desarrollo de la empresa de sus modelos de IA agente y la aplicación práctica de su investigación.
La profesora Rosalyn Moran, directora ejecutiva y cofundadora de Stanhope AI, dijo: “Nuestra misión en Stanhope AI es cerrar la brecha entre la neurociencia y la inteligencia artificial, creando una nueva generación de sistemas de IA que puedan pensar, adaptarse y decidir como los humanos. Creemos que esta tecnología transformará las capacidades de la IA y la robótica y las hará más impactantes en escenarios del mundo real. Confiamos en las matemáticas y estamos encantados de contar con el respaldo de inversores como UCL Technology Fund, que comprenden profundamente la ciencia detrás de esta tecnología y su apoyo será importante en nuestro viaje para revolucionar la tecnología de IA”.
David Grimm, socio del UCL Technology Fund, dijo: “Las nuevas empresas de IA pueden ser algunas de las mejores inversiones en este momento, pero pocas tienen el calibre y el conocimiento científico y técnico profundo como el equipo de IA de Stanhope. Esto es emblemático de su enfoque único, que combina conocimientos de neurociencia con IA avanzada, lo que presenta una oportunidad innovadora para avanzar en el campo y abordar algunos de los problemas más desafiantes de la IA en la actualidad. No podemos esperar a ver lo que logra este equipo”.
Marina Santilli, directora asociada de UCL Business, añadió: “La promesa que ofrece el enfoque de Stanhope AI hacia la inteligencia artificial es enormemente emocionante y brinda esperanza para modelos potentes y al mismo tiempo livianos. La UCLB está encantada de haber podido apoyar la formación de una empresa basada en décadas de investigación fundamental en la UCL dirigida por el profesor Friston, desarrollando el Principio de la Energía Libre”.
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