• Jua, una startup suiza que utiliza grandes modelos de IA, quiere construir un gran modelo "físico" de lo que es esencialmente el mundo natural.
  • Varias grandes empresas lideraron la ronda inicial, incluidas 468 Capital y Green Generation Fund, Promus Ventures, Kadmos Capital y otras.
  • Jua confía en que su producto será mejor que GraphCast de Google, FourCastNet de Nvidia y Pangu de Huawei.

Una gran visión

Ahora, una startup suiza llamada Jua está utilizando modelos de IA a gran escala en un ambicioso esfuerzo por construir una nueva frontera para las aplicaciones de IA en el mundo real. Recaudó 16 millones de dólares para construir un gran modelo "físico" de lo que es esencialmente el mundo natural. La empresa aún está en sus primeras etapas. Su primera aplicación será modelar y predecir patrones meteorológicos y climáticos, comenzando por su relación con los actores de la industria energética. La compañía dice que esto se lanzará en las próximas semanas. Otras industrias que planea abordar con su modelo incluyen la agricultura, los seguros, el transporte y el gobierno.

468 Capital y Green Generation Fund, junto con Promus Ventures, Kadmos Capital, los fundadores de Flix Mobility y Session, colideraron la ronda de financiación inicial de la startup con sede en Zúrich.
Andreas Brenner es el CEO de Jua, Inc., que cofundó con Marvin Gabler, CTO. La creciente "volatilidad" del cambio climático y la geopolítica, dijo, ha hecho que las organizaciones que trabajan en el mundo físico –ya sea en áreas industriales como la energía, la agricultura u otras– necesiten modelos y previsiones más precisos. Según los Centros Nacionales de Información Ambiental de EE. UU., 2023 fue un año pico en desastres climáticos, causando decenas de miles de millones de dólares en daños: fue este statu quo lo que llevó a las organizaciones a desarrollar herramientas de planificación adecuadas, sin mencionar a los analistas de mercado y otros para usar estos datos y ofrecer mejores herramientas de previsión.

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No es una idea nueva

En cierto modo, este no es un problema nuevo: incluso los tecnólogos ya lo están resolviendo con IA. La división DeepMind de Google desarrolló GraphCast; Nvidia tiene FourCastNet; Huawei tiene Pangu, que generó un gran interés el año pasado cuando lanzó un componente meteorológico. También hay proyectos en curso para construir modelos de IA basados en datos meteorológicos para estudiar otros fenómenos naturales, como se destacó en un informe la semana pasada de un equipo que intenta aportar nuevos conocimientos sobre los patrones de migración de las aves.
Hay razones adicionales por las que Jua cree que su modelo es mejor que otros: puede absorber más información y es más grande; afirma ser 20 veces más grande que GraphCast. En segundo lugar, el clima se considera un punto de partida para un conjunto más amplio de preguntas, respuestas y desafíos físicos.