人工知能は産業用ロボットをよりスマートで使いやすくすると約束していますが、イノベーターはそれを実現するために支援を必要としています。 ABB Robotics は本日、2024 ABB Robotics AI Startup Challenge の勝者に Mbodi と T-Robotics を指名しました。同社は、100 社を超える世界中の応募者の中から 2 つのスタートアップを選び、そのうち 15 社がピッチを担当し、5 社が MVP の提案を担当しました。
「今日の製造上の課題には、シンプルさと高度な AI 機能を組み合わせたソリューションが求められています」と ABB Robotics 社長のマーク セグラ氏は述べています。 「T-Robotics と Mbodi は画期的なイノベーションを実証しました。両社と協力することで、ビジネスの効率性、柔軟性、回復力を高める、より直観的で適応性があり、使いやすいロボット ソリューションの開発を加速していきます。」
「この課題では、自然言語インターフェースを探索し、ロボットが自律的に計画できるようにしたいと考えました」と彼は語った。 ロボットレポート。 「私たちは、器用なピッキングやナビゲーション、技術的な KPI ではなく、より広い領域に目を向けています。 [key performance indicators] それぞれに。私たちは高い技術準備レベルのスタートアップを求めていました [TRL] 市場に投入する準備ができています。」
両受賞者はプロジェクト資金として 30,000 ドルを受け取り、ABB の技術専門家と直接協力することになります。各メンバーには 6 か月間のメンバーシップも付与されます。 シナリープABBのスタートアップアクセラレーター。
「私たちは顧客の悩みと、顧客がパフォーマンス、安全性、ROI に何を求めているかを理解しています」と Segura 氏は言います。 「生成型 AI 津波には多くの反復が必要です。私たちは、コアコンピタンスを備えたスタートアップ企業を橋を渡って実行可能な製品に導きたいと考えています。」
T-RoboticsとMbodi.aiの両社は、2025年に米国でABBとともに最初の商用アプリケーションを発売する予定だと述べた。
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T-Robotics はロボットとの会話に取り組んでいます
「従来は、CNC マシンにウィザードを使用してロードするなどのタスクをプログラムするか、ハードコーディングしていました」と Segura 氏は言います。 「T-Robotics のテクノロジーを使用すると、シーンを教え、ビジュアル インターフェイスを使用して、ロボットにトートに行ってギアを選ぶように指示し、ドアが閉まっている場合は開けるように指示できます。」
T-Robotics は、業界固有のスキル モデルを使用してロボットの指示を作成するための物理 AI モデルと自然言語インターフェイスを開発しました。の 起動するサンフランシスコとノルウェーのトロンハイムにオフィスを構える同社は、このアプローチにより、さまざまな製造シナリオにわたって最適なパフォーマンスを確保しながら、プログラミング時間を大幅に短縮できる可能性があると述べています。
「生成 AI と自然言語を使用することで、システムはセマンティクスを理解できます」と Segura 氏は述べています。 「その後、より決定論的で内省的なデシジョン ツリーを使用することで、安全性にとって重要な精度を高めることができます。私たちは補完的なアプローチを検討しています。」
「ロボット工学と物理的 AI の融合により、製造業務のやり方が変わるでしょう」と T-Robotics の創設者であるアサド ティルミジ氏は断言します。 「私たちは、ロボットがより良い生産を支援するインテリジェントなアシスタントとなる未来に向けた移行の先駆けとして、ABBと提携できることに興奮しています。」
タスクを実行する能力を開発する
Mbodi の AI プラットフォームは、むしろスキルの実行に重点を置いていると Segura 氏は指摘します。変圧器と エージェント的な ロボットが自然言語の書き言葉や話し言葉、デモンストレーションを通じて数分で新しいタスクを学習し、その場で適応できるようにするインフラストラクチャです。
ニューヨークを拠点とする 会社 このテクノロジーは、あらゆる規模の企業、特に多品種少量の生産環境に柔軟性を求める企業が自動化を利用できるようにするための大きな進歩であると述べています。
「私たちは、進化する顧客ニーズを満たす最先端の生成 AI を通じて産業用ロボットのエクスペリエンスを強化しています」と元 Google エンジニアであり、Mbodi の共同創設者兼 CEO である Sebastian Peralta 氏は述べています。 「業界のリーダーとして、当社のような破壊的テクノロジーに対するABBの熱意は、この変革を推進するのに役立つでしょう。」
「私たちは月を狙っているわけではありません」とセグラ氏は語った。 「エージェント アーキテクチャにより、ドメイン内で 1 つのアプリケーションが有効になると考えています。たとえば、電子機器の組み立てにおいてニューラル ネットワークをトレーニングするのではなく、メーカーがロボットにワイヤーを曲げて特定の物体に置くように指示できるようにしたいと考えています。」
「模倣によるロボットスキルのエンドツーエンドトレーニングには、視覚と触覚センシングを備えていることも重要です」と彼は言いました。 「ホテルの部屋を掃除するためのあらゆることを実行できるロボットを構築するのではなく、アトミックなアプローチを検討しています。」
ムボディ氏は、ビジョン言語アクションモデル（VLA）は、マシンビジョンやクラウドコンピューティングなどの既存のテクノロジーと併用することで、最終的にはロボットの汎用化に役立つと期待していると述べた。
ABB が実用的な AI への道で協力
ABB ABB Robotics & Automation Ventures (ABB RA Ventures) を通じてスタートアップの関与、コラボレーション、投資をサポートしていると述べた。この取り組みは、ロボット業界の専門知識を応用して、世界的に戦略的に関連性のある初期段階の企業と関わり、協力し、投資します。
「ロボット工学における生成 AI の破壊的な可能性は膨大ですが、集中的な精査が必要です」と Segura 氏は述べています。 「自然言語プログラミング、スキル学習、自律的な意思決定という 3 つの重要な分野に焦点を当てることで、AI 主導の市場対応産業製品を加速するための 2 つの重要なソリューションを特定しました。」
ABB Robotics AI Startup Challengeには特定のブランドやモデルは必要ありませんでしたが、MVPはOmniCore上のABBのRobot Studioを使用して最適なクラウドベースの制御とコラボレーションを実現できるとSegura氏は説明しました。
この挑戦は、 オートメーションプロバイダーのより広範なイノベーション エコシステム。 ABBは、企業と提携してイノベーションを加速し、新製品を市場に投入し、より持続可能で生産的な未来を創造するという使命を推進していると述べた。
「私たちは利害関係者、新興企業、そして特定のトピックに関する課題との枠組みを持っています。 ABB は、アプリケーションの専門知識を持つ大企業と中小企業と提携しています」と Segura 氏は述べています。 「ピッキングに関しては、Covariant が最初のチャレンジで勝利を収めました。ビジュアル SLAM に関しては、ABB が買収した Sevensense を知ることができました。」
「自動化のコストと複雑さを軽減するという顧客からの本当の需要があります。」と彼は付け加えました。 「生成 AI はロボットの能力をさらに高める可能性を秘めています。コストの削減とロボットによる作業の容易化は並行して行われる取り組みです。」
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