В рамках проекта Industrial Next стремятся к тому, чтобы заводские роботы переключались между задачами за считанные минуты, а не недели.

Стартап, представивший сегодня свою разработку, создает автономные роботизированные станции с управлением на основе искусственного интеллекта, работающие на базе собственных базовых моделей, которые связывают зрение, контекст задачи и движение. Компания утверждает, что это позволяет перенастраивать производственную линию за считанные минуты, а не недели, без традиционного программирования. Цель состоит в том, чтобы позволить производителям автоматизировать сложные и деликатные задачи, которые традиционно требуют человеческого труда.

Компания объявила со сцены о партнерстве с технологическим отделом BMW Group для оценки системы управления производственными процессами на основе искусственного интеллекта от Industrial Next.

Компания Industrial Next была основана в 2021 году Лукасом Панкау и Алленом Паном, оба ранее работали в Tesla. Панкау занимал должность ведущего архитектора-электрика в Tesla, прежде чем перейти в Waymo. Пан руководил разработкой беспилотных заводов Tesla, а позже стал главным архитектором в компании Neolix, занимающейся разработкой беспилотных автомобилей.

Идея создания Industrial Next пришла к ним во время совместной работы в Tesla. Первая встреча Панкау и Пана произошла буквально во время того, как они споткнулись о него, когда тот спал на заводском мостике после бессонной ночи. Хотя поначалу они не ладили, вскоре поняли, что их объединяет стремление доводить дела до конца и что их навыки дополняют друг друга. 

После многих лет наблюдения за тем, как развитие передовых технологий в области автомобилестроения и беспилотных автомобилей сдерживалось устаревшим заводским оборудованием, основатели компании осознали необходимость перестройки производственной системы.

«У нас были всевозможные навороченные системы для автомобилей. Я мог запускать алгоритмы машинного обучения, чтобы они проектировали для меня машину. Но я не мог понять, как запрограммировать робота, и это было довольно распространенным явлением среди инженеров Tesla», — сказал Панкау. «Существовал огромный разрыв, верно? Были люди, которые действительно хорошо разбираются в своем деле — проектируют автомобили и системы автономного вождения, — а были и те, кто фактически застрял на заводе, глядя на оборудование 1980-х годов. И поэтому мы начали переосмысливать, как это должно выглядеть, используя современные технологии и все, что мы знаем сегодня».

Даже после перехода на следующую работу они продолжали думать о своих проблемах с промышленным оборудованием. Они поддерживали связь, часто вспоминая о машинах, которые никогда не работали так, как им хотелось, и в конце концов решили, что могут сделать лучше.

«В то время я работал в Waymo, и мне было ужасно скучно, потому что я скучал по тому темпу работы, который был в Tesla», — сказал Панкау. Пан, добавил он, находился в похожей ситуации в Momenta, китайском разработчике систем автономного вождения. Пан вспомнил их вывод: «Мы поняли, что становимся не моложе, и, очевидно, по-прежнему увлечены этим делом. Мы все еще жалуемся на промышленные технологии. Думали: прошло уже три года, пора бы нам основать собственную компанию».

Панкау отмечает, что традиционные промышленные роботы, как правило, запрограммированы на выполнение узкоспециализированных, повторяющихся задач. В результате даже небольшое изменение в процессе или продукте может привести к поломке робота или вызвать дорогостоящие простои, что вынуждает производителей упрощать свою продукцию для обеспечения повторяемости.

Создание по-настоящему гибких роботов представляет собой другую проблему. Им необходимы огромные объемы обучающих данных, и, в отличие от моделей ИИ, обучаемых в интернете, в робототехнике отсутствуют обширные наборы данных, необходимые для обучения машин выполнению сложных физических задач. 

«Мы можем заставить роботов делать все эти крутые вещи, например, танцевать, потому что для этого есть данные, но мы не можем заставить их собирать высокоточные детали», — объяснил Панкау. «Именно здесь мы добились значительного прогресса в использовании смоделированных сред для выполнения этих высокоточных и требующих высокой ловкости задач. Секрет наших роботов в том, что мы дали им общее понимание процесса, но мы создаем это понимание с помощью чрезвычайно точного симулятора, который близок к реальной динамике, так что мы можем позволить роботу выполнять такие высокоточные задачи практически не видя деталей».

Иными словами, роботы тренируются в высокодетализированном виртуальном мире, который точно имитирует законы физики реального мира. Роботизированные станции Industrial Next можно переконфигурировать, комбинировать и использовать в разных производственных линиях. Новые задачи обучаются с помощью моделирования и демонстрации, а не с помощью жестко запрограммированных скриптов. 

Панкау объяснил, что некоторые из рабочих станций стартапа уже используются при производстве одного из самых популярных в мире смартфонов. Они выполняют задачи, которые производители годами пытались автоматизировать, но безуспешно, например, прокладку тонкого гибкого кабеля и установку крошечной заглушки на разъем. (Он не мог раскрыть имя клиента.) Он также описал станцию ​​«снятия пленки», где их роботы с искусственным интеллектом снимают защитную пленку с модулей камер и кнопок со скоростью, превышающей человеческую, со 100% точностью, даже при перемещении на новую модель телефона и производственную линию, с которой они никогда раньше не сталкивались.

«Мы основали эту компанию, потому что именно такого уровня производительности нам хотелось бы достичь в Tesla, где мы обходились без роботизированных станций, потому что не могли эффективно программировать их с помощью традиционных технологий», — сказал Панкау. «Теперь мы хотим применить это к более сложным задачам, чем просто сборка телефона. В конечном итоге мы хотим создать автомобиль от начала до конца, без какого-либо участия человека».

Чтобы узнать больше о «Битве стартапов» — а также познакомиться с мнением признанных основателей и венчурных инвесторов об индустрии, которое вы не захотите пропустить, — присоединяйтесь к нам на Disrupt , который пройдет на этой неделе в центре Сан-Франциско.