Однако это строительство сталкивается с проблемой на рынке труда: ограниченное предложение рабочих не успевает за растущим спросом на установку. Роботы могут стать решением, но промышленные роботы исторически испытывали трудности в неструктурированных средах, по крайней мере до сих пор. Новейшее поколение моделей ИИ, возможно, изменило это уравнение.
Именно эта идея лежит в основе Gritt — стартапа, основанного двумя робототехниками, прошедшими обучение в Университете Карнеги-Меллон, генеральным директором Пунитом Пури и техническим директором Вишалом Дугаром. Во вторник утром компания вышла из режима скрытности, объявив о раунде финансирования серии А на сумму 26 миллионов долларов, который возглавил Obvious Ventures при участии Union Square Ventures и Active Impact Investment. Это доводит общий объём финансирования до 34 миллионов долларов после более раннего посевного раунда, поддержанного First Round Capital, Climactic, Congruent Ventures и VSC Ventures. Стартап создаёт интеллектуальную систему, чтобы, по словам Пури, «помочь цивилизации быстрее строить инфраструктуру».
«Наша гипотеза заключается в том, что если мы действительно хотим ускорить строительство, — говорит Пури TechCrunch, — то нужен интеллект, способный работать в наружных, хаотичных условиях строительных площадок, и он должен быть достаточно обобщаемым, чтобы работать в самых разных средах».
Вместо того чтобы создавать собственных роботов с нуля, Gritt использует стандартное оборудование — пока что арендованные скиддеры и роботизированные руки от таких компаний, как Kawasaki, — для создания платформ, управляемых её моделями ИИ. Первая задача, которую решают её системы, — это разгрузка больших стеклянных солнечных панелей, их перенос к металлическим рамам, куда их нужно установить, и позиционирование на рамах с субмиллиметровой точностью, чтобы рабочие могли закрепить их.
«Есть люди, которые строили ракеты, улетавшие в космос, и имели безграничный бюджет на самую мелкую деталь, а есть те, кто знает, что значит браться за грязные, скучные и опасные работы и масштабировать их как безумные, — сказал Эндрю Биб, партнёр Obvious Ventures, возглавивший раунд серии А Gritt. — Эти ребята из второго лагеря, и это особый тип предпринимателей, обладающих техническими навыками, навыками в области ИИ и машинного зрения, чтобы заставить это работать».
В настоящее время Gritt развернула в полевых условиях две системы, которые используют собираемые данные для улучшения своего поведения. Пури говорит, что типичная бригада из восьми человек может устанавливать 800 панелей в день, но та же бригада, работающая с системами Gritt, может устанавливать от 3000 до 4000 панелей в день.
Теперь компания сообщает, что заключила контракты на установку 2,8 гигаватт солнечных панелей в ближайшие 18 месяцев, и что в число её клиентов входят три из десяти крупнейших строительных компаний США в сфере энергетики. Компания надеется запустить 48 своих систем в ближайшие шесть месяцев.
TechCrunch поговорил с одним из клиентов Gritt, который попросил не называть его имя по соображениям конкуренции, но был восторженно настроен по поводу способности системы улучшить его работу. Он ожидает, что работать на удалённых участках, где трудно привлечь рабочих, станет легче, и прогнозирует снижение травматизма, поскольку рабочим больше не придётся многократно поднимать 45-килограммовые панели над головой.
Gritt конкурирует с компаниями, имеющими собственных роботов для установки панелей, такими как Luminous Robotics, Cosmic и китайская Trinabot. Эти компании создают собственное оборудование, а не сосредотачиваются на стандартных транспортных средствах и манипуляторах, как Gritt, — различие, которое может повлиять на то, кто будет расти быстрее и с более низкой структурой затрат по мере роста спроса.
Gritt хочет добавить новые задачи по манипуляции в свою систему, чтобы она могла закреплять солнечные панели, сверлить стойки и даже собирать стеллажи, на которых они установлены. В долгосрочной перспективе она также намерена перейти к другим распространённым трудоёмким строительным задачам, таким как вязка арматуры перед заливкой бетона.
Что позволило стартапу реализовать это видение? По словам основателей, в основном появление новых моделей ИИ.
«Создать систему для одного решения было ещё возможно в какой-то степени пять лет назад, верно? — сказал Пури. — Но теперь ИИ делает эту работу обобщаемой: один и тот же базовый конвейер можно повторно использовать и улучшать в разных задачах». В качестве примера он отметил, что обучение системы укладке шлакоблоков заняло недели, тогда как аналогичная демонстрация с вязкой арматуры заняла всего один день с использованием того же программного обеспечения.
Но обучение новым задачам — это лишь начало видения Gritt. Основатели считают, что набор датчиков и интеллектуальных систем, которые её системы приносят на стройплощадки, может делать больше, чем просто устанавливать панели; он может улучшить управление и принятие решений. Например, они представляют, что их система замечает открытую траншею при приближении шторма, что позволяет ей предупредить рабочих, чтобы они накрыли её, прежде чем дождь повредит компоненты, или отмечать отсутствующие запасы.
«Gritt становится теперь этим слоем физического ИИ, который выполняет эту ловкую, трудоёмкую задачу, а также может помочь вам принимать решения на площадке», — сказал Пури.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Tim Fernholz
