Робототехника
Mowito привлекла $3 миллиона для обучения заводских роботов методом демонстрации
Стартап по физическому ИИ Mowito привлек $3 миллиона для создания заводских роботов, которые учатся через демонстрацию, а не через традиционное программирование. Раунд указывает на рынок практической робототехники, построенный вокруг более простой установки, а не вокруг зрелищных человекоподобных роботов.
Майкл Г ·
Mowito привлекла $3 миллиона для реализации одного из более практичных обещаний в физический ИИ: заводские роботы, которые могут изучать задачи, наблюдая за демонстрациями, а не будучи тщательно запрограммированными построчно.
С Economic Times Сообщается, что раунд предварительного финансирования возглавила Version One Venturesс участием All In Capital, Unisol, iSeed и нескольких ангельских инвесторов. Компания работает над фундаментальными моделями ИИ для роботизированных рук, ориентируясь на промышленные задачи, где трение при внедрении все еще ограничивает автоматизацию.
Финансирование невелико по сравнению с огромными раундами инвестиций в компании по разработке гуманоидных роботов, но рыночный сигнал важен. Большинству заводов не нужен робот, который выглядит как человек. Им нужны роботы, которым можно быстро обучать новым задачам, которые справляются с отклонениями и могут интегрироваться в производственные линии без месяцев работы по внедрению.
Обучение через демонстрацию привлекательно, потому что снижает порог квалификации. Рабочий может показать роботу, как брать, класть, проверять или манипулировать объектом, а система сможет превратить эту демонстрацию в повторяемое поведение. Если это работает надежно, экономика мелкосерийного производства меняется.
Самое трудное — это обобщение. Роботизированная рука, которая обучается на одной демонстрации в одной обстановке, полезна, но робот, который адаптируется к изменениям освещения, разнообразию объектов, износу захватного устройства и изменениям в производстве, гораздо более ценен. Именно здесь физическому ИИ становится трудно: мир не стоит на месте для модели.
Mowito выходит на насыщенный, но все еще ранний рынок. Фундаментальные модели робототехники, системы симуляции, обучение через имитацию и модели «видение-язык-действие» — все они стремятся сделать роботов менее хрупкими. Победителем может оказаться не компания с самым эффектным демо, а компания, которая справляется с скучными крайними случаями, о которых на самом деле заботятся фабрики.
Для производителей привлекательным является гибкость труда. Если робота можно быстро перенастроить, он сможет поддерживать короткие производственные серии и изменения SKU. Это имеет значение в электронике, упаковке, автомобильных компонентах и на любом заводе, где вариативность продукции делает жестко запрограммированную автоматизацию дорогой.
Для инвесторов раунд Mowito показывает, что капитал в робототехнику ищет не только гуманоидов. Более глубокая возможность заключается в программном обеспечении, которое делает существующее промышленное оборудование проще в использовании. Роботизированные руки уже есть на заводах. Вопрос в том, сможет ли ИИ сделать их полезными в большем количестве мест.
Это делает вызов Mowito освежающе конкретным. Ему не нужно решать все проблемы воплощенного интеллекта сразу. Ему нужно доказать, что обучение на основе демонстраций может сократить время развертывания, снизить затраты на интеграцию и продолжать работать после окончания демонстрационного видео.
Темы: Mowito, физический ИИ, заводские роботы, обучение роботов