Роботы являются частью захватывающей новой границы в технологиях, но вот задача: роботы полагаются на массивы датчиков, внешние сигналы, такие как GPS и Wi-Fi, и настраиваемое программное обеспечение для навигации по их средам. Кроме того, робототехника часто включает в себя дорогие, готовые аппаратные решения, которые включают встроенное программное обеспечение и датчики, предназначенные для конкретных задач, такие как оценка относительного движения. Эти продукты требуют сложной интеграции и ограничены конкретными вариантами использования.
В результате большинство роботов сегодня не могут перемещаться между разными местами, и лишь небольшой процент систем самостоятельного вождения использует ИИ для навигации.
Но основатель и генеральный директор Tera AI Тони Чжан считает, что программное обеспечение, известное как навигация по нулевым выстрелу для роботов, может преодолеть эти препятствия-и инвесторы только что дали ему семян-финансирование в размере 7,8 миллиона долларов, чтобы доказать это.
На высоком уровне Tera AI строит пространственную систему ИИ, чтобы обеспечить доступную визуальную навигацию для автономных роботов. Эта технология используется в различных приложениях, включая роботизированные манипуляции, мобильную робототехнику и автоматическое вождение.
«Мы используем чистого посуду, агрессивный подход к платформе через обновление программного обеспечения, которое работает с любым роботом с ранее существовавшей камерой и графическим процессором»,-сказал Чжан в интервью TechCrunch. «Система вдохновлена познанием и может применяться во время вывода для совершенно новых сценариев- немного похожа на большую языковую модель (LLM)».
Чжан основал Tera в Сан-Франциско в 2023 году после ведущих усилий по машинному обучению в Google X, где он работал над разработкой и коммерциализацией геопространственных моделей. Он получил докторскую степень в Caltech под руководством Pietro Perona, пионера в компьютерном зрении, который изучил, как биологические системы решают навигацию в целом.
Команда стартапа включает в себя ИИ и исследователей моделирования из Google AI, Caltech, MIT и Европейского космического агентства.
В то время как большая часть индустрии ИИ была сосредоточена на LLMS, Чжан и его команда разработали новый подход, который позволяет ИИ самостоятельно изучать пространственные рассуждения. Пространственное рассуждение ИИ позволяет машинах ориентироваться, распознавать объекты и взаимодействовать с трехмерным пространством. Программное обеспечение для навигации общего назначения, которое устраняет аппаратные ограничения, может еще больше снизить затраты и время внедрения, что делает роботов более ценными в 1000 раз ценнее, сказал Чжан TechCrunch.
«Это также может дать новые возможности для существующих роботов в областях, где автономия была просто невозможна из -за ограничений на датчики», — сказал он.
Например, автомобиль Waymo стоимостью 250 000 долл. сша может позволить себе датчик локализации в размере 50 000 долл. сша и систему LIDAR в размере 100 000 долл. сша. Но более легкие роботы по цене менее 50 000 долларов нуждаются в более доступных решениях для автономного навигации, согласно Tera AI. Кроме того, высокопрочный GPS-приемник может стоить 10 000 долл. сша, а ИМУ высшего уровня (инерционная единица измерения) может достигать 30 000 долл. сша-расходы, которые выпускают автономную навигацию для многих меньших роботов.
«Наше ключевое уникальное ценностное предложение заключается в том, что мы являемся полностью оборудованным агностиком, что означает, что мы сосредоточены на решении навигации по общему назначению в чистой программной форме для любого робота и любой новой среды без необходимости повторного настраивания каждый раз»,-сказал Чжан. «Впервые в робототехнике мы можем продать кусок программного обеспечения, который действует как операционная система, давая любой мобильной роботизированной платформе возможность реализовать в полной мере и выполнять свои обещания своим клиентам».
Стартап проверял свой продукт с различными ключевыми американскими игроками в индустрии робототехники. Клиенты компании — это в первую очередь роботизированные производители, у которых уже есть клиенты, но сталкиваются с проблемами при расширении своих решений на различные автономические платформы, ситуации и среду.
Новое финансирование поможет Tera развернуть свое первоначальное решение на встроенных устройствах в этом году и расширить свою техническую команду.
«Мы видим будущее, когда программное обеспечение становится самым ценным активом роботизированных платформ. Как только люди поймут, что существующие камеры, которые уже находятся на роботах, достаточны для позиционирования и навигации, они смогут быстрее развернуть более дешевые роботы в масштабе», — сказал Чжан TechCrunch. «В конце концов, мы представляем будущее, где, как и в магазине приложений для iOS, вы можете установить новые возможности, просто нажав загрузку и бум — у вашего робота есть совершенно новая способность».
Инвесторы в раунд Tera в семинах включают Felicis, Inovia, Caltech, Wilson Hill и Entrepreneur-Investor Naval Ravikant.
SoftBank для инвестирования 500 миллионов долларов в робототехник Startup Skild AI
