XabaStartup ēkas sintētiskās smadzenes rūpnieciskiem robotiem ar nulles kodu, paziņoja, ka tā ir nodrošinājusi 6 miljonu dolāru lielu ieguldījumu, ko vada Hitachi Ventures.
Toronto startēšana sacīja, ka tā sēklu kārtas paplašinājums paātrinās AI darbināmas robotikas un kognitīvās rūpniecības vadības sistēmu izvietošanu.
Hitachi Ventures vadīja kārtu, izmantojot līdzekļus no tā jaunā 400 miljonu dolāru fondspiedaloties Hazelview Ventures, BDC, Exposition Ventures un Affect Enterprise Capital.
Xaba ir novatorisks rūpnieciskā mākslīgā intelekta (AI) pielietojums ražošanas procesu pārtaisīšanai. Tā vadošais produkts, Xcognition, dod iespēju rūpnieciskajiem robotiem un sadarbības robotiem (COBOTS) ar AI vadītu izziņu un izpratni, ļaujot tiem autonomi ģenerēt programmas un veikt sarežģītus uzdevumus, piemēram, metināšanu, urbšanu, montāžu un piedevu ražošanu.
Integrējot reālā laika intelektu automatizācijā, XABA risinājumi ievērojami samazina izvietošanas izmaksas un uzlabo ražošanas darbību kvalitāti, konsekvenci un elastību. Uzņēmums paziņoja, ka tā mērķis ir 9 triljonu ASV dolāru izdevība. Kvalificētu robotikas programmētāju un vadības inženieru trūkums rada vēl vairāk izaicinājumu uzņēmumiem efektīvi mērogot automatizāciju.
Xaba izpilddirektors Massimiliano Moruzzi intervijā GamesBeat sacīja, ka rūpnieciskā automatizācija joprojām ir ļoti neefektīva, paļaujoties uz novecojušiem kontrolieriem, stingru programmēšanu un plašu manuālu iejaukšanos. Rūpniecisko robotu programmēšana un izvietošana tikai nozarei maksā 7 miljardus USD gadā, 80% no automatizācijas izmaksām, kas rodas, manuāli izstrādājot rūpnieciskos kontrolierus.
“Mūsu vīzija ir izjaukt milžus. Tas, ko mēs attīstām, ir tas, ko es saucu par sintētiskām smadzenēm, lai iegūtu informāciju vai kognitīvo kontroli,” sacīja Moruzzi.
Līdzīgi tam, ko Open AI dara dabiskās valodas komandām AI, Moruzzi sacīja, ka Xaba pārtaisa rūpnīcas valodu, lai tā varētu dot labāku automatizāciju, jo rezultāts ir ne tikai labāki roboti rūpnieciskiem mērķiem, wager arī labāka cilvēka uzraudzība un cilvēku atbalsts.
Xaba ģeneratīvās rūpniecības AI aprīko mašīnas ar kognitīvo intelektu, ļaujot tām precīzi pielāgot, optimizēt un izpildīt uzdevumus. Tā pamatā ir Xcognition, kas darbojas kā sava veida “atvērtas AI rūpnieciskai automatizācijai”-pilnībā automatizē rūpniecisko robotiku un mašīnu programmēšanu jebkuram uzdevumam, vienlaikus automātiski ģenerējot gan daļēji programmas, gan visu programmējamo loģikas kontroliera (PLC) mašīnas loģiku, kas nepieciešama jebkuras mašīnas atdzīvināšanai. Būtībā tā ir automatizācija, ko virza pašprogrammēšana roboti, kas var viegli pāriet no “teksta uz darbību”, sacīja Moruzzi.
“Tradicionālajām robotikas sistēmām ir nepieciešama plaša programmēšana, pastāvīga cilvēku uzraudzība un jācīnās ar reālās pasaules mainīgumu, ģeometrijā, procesa parametros, materiālos un faktiskajā ražošanas KPI,” sacīja Moruzzi. “Mēs no jauna definējam automatizāciju, ļaujot robotiem un mašīnām pašiem optimizēt un izpildīt sarežģītus uzdevumus ar minimālu programmēšanu. Rezultāts ir dramatisks atkritumu samazinājums un līdz 10x izmaksu samazināšanai.”
Iepazīstieties ar Xaba: Autonomā AI vadības sistēma rūpnieciskai automatizācijai
Izmantojot XABA, ražotāji var vienkārši aprakstīt automatizācijas mērķus, ražošanas KPI vai darbības uzdevumus cilvēku lasāmā tekstā vai funkcionālās specifikācijās. Turpmāk Xcognition un PLCFY autonomi ģenerē nepieciešamo kodu, ļaujot robotiem un ražošanas līnijām darboties patstāvīgi ar reālā laika pielāgošanās spēju.
Digitālie dvīņi ir domāti, lai pilnveidotu rūpnīcu dizainu, pirms tie ir būvēti fiziskajā pasaulē. Wager Moruzzi sacīja, ka jēdziens ir jāpārdēvē par “automatizēto realitāti”. Viņš sacīja, ka rūpniecības vadītājiem ir jābūt mašīnai, kas var sintezēt cilvēka pieredzi un pārnest to uz robotu.
“Xaba mēs izstrādājam Automatizācijas pamata AI, kas nozīmē, ka, piemēram, manas sintētiskās smadzenes atspoguļo mašīnas fizisko, elektromehānisko modeli. Kāpēc es to daru? Tā kā pieredze nav iekšpusē enciklopēdijai, ka atvērtā AI ir piekļuve, lai pārveidotu šo tekstu par faktisko. Tas, ko es daru, ir tehnoloģija, kas tiek izmantota ontoloģijā, kas ir ontoloģija, kas tiek veikta.
Kas ir datu ontoloģija?
Viņš sacīja, ka dati ontoloģija ir viņa paša segments neirozinātnes datos.
“Tas spēj darīt to, ko šobrīd var darīt tikai cilvēks, ko sauc par nolaupīšanu. Apsvešana nozīmē, ka smadzenes spēj formulēt scenārijus. Lai papildinātu uzdevumu, kuru jūs gatavojāties, ko iemācījāties, vai veikt jaunu uzdevumu, pamatojoties uz pieredzi, kuru iepriekš esat asimilēts,” viņš teica. “Es tagad izmantoju mantotos datus no rūpnīcas. Tas, ko es darīju pēdējos gados, ir zināšanas no mantojuma, kas nāk no operatoru mašīnām. Mēs to izmantojam, lai veiktu to pašu traucējumu, ko atvērtā AI izdarīja, lai izveidotu e -pastu vai apkopotu grāmatu vai, manā gadījumā kaut ko automatizētu.”
Rezultāts ir ātrāka izvietošana, samazināta dīkstāve un gudrāka, izturīgāka automatizācija dažādās nozarēs, izmantojot:
- Fizikā balstīta mašīnmācīšanās modelis: Darbojoties kā īsts digitālais dvīnis, tas precīzi atkārto reālās vides vidi, pielāgojoties dažādām mašīnām un kustību platformām, lai iegūtu precīzu, reālā laika optimizāciju.
- Robotika un PLC AI koda ģenerēšana: Patentētie AI modeļi autonomi ģenerē gan robotizētas programmas, gan PLC kodu, izprotot darbības darbplūsmas un mašīnu loģiku. Tas samazina izvietošanas laiku līdz 80% un novērš manuālo kodēšanu.
- Reālā laika procesa mācīšanās modulis: Šis modulis uztver, kartē un saprot sarežģītas attiecības starp mašīnām, sensoriem un procesiem, ko darbina datu ontoloģija un diagrammas neironu tīkli (GNN). Tas nodrošina dinamisku adaptāciju un nepārtrauktu optimizāciju.
- Kognitīvās kontroles ietvars: Universāla AI platforma, kas nemanāmi integrējas ar jebkuru robotu sistēmu, CNC mašīnu vai PLC kontrolieri, kas atbalsta gan mantojumu, gan modernu aprīkojumu.
“Rūpniecība 4.0 solīja inteliģentas, autonomas rūpnīcas, wager to bieži ir iestrēdzis pilota šķīstītavā, ko aizkavē stingras, kodu smagas sistēmas un mantotās infrastruktūra,” paziņojumā sacīja Hitachi Ventures partneris Gayathri Radhakrishnan, Hitachi Ventures partneris. “Xaba pārtrauc šo strupceļu. Dodot rūpnieciskajām mašīnām spēju pašmācīties un pašizprogrammu, izmantojot ģeneratīvo AI, Xaba pārvērš viedās ražošanas redzējumu par pielāgojamu, realitāti šodien.”
Xaba AI jau pārveido kosmosa, automobiļu un augstas precizitātes ražošanu, novēršot dārgas pārstrādes un manuālas korekcijas tādās jomās kā automobiļu ražošana.
Xaba AI optimizē alumīnija liešanu un kalšanu, ļaujot robotiem precīzi veikt mašīnu metāliskus lējumus, vienlaikus pielāgojot apstrādes pielaides – dramatiski samazinot montāžas izmaksas, pārstrādājot un ražošanas laiku.
Tas veic arī liela mēroga robotizēto urbšanu. Ražotāji ir sasnieguši 10 reizes ātrāku ražošanas līmeni, vienlaikus ievērojami samazinot kapitāla izdevumus, sacīja Moruzzi. Atšķirībā no tradicionālajām sistēmām, kurām nepieciešama stingra programmēšana un manuāla pielāgošana, Xaba AI ļauj robotiem nemanāmi pārkonfigurēt dažādas detaļas un procesus bez dārgas dīkstāves.
Xaba veic arī robotu metināšanu. Xaba AI automatizē MIG (metāla inerta gāzes) metināšanu un TIG (volframa inerta gāzes) lāzera metināšanu un lāzera metināšanu, nodrošinot konsekventu, augstas kvalitātes izvadi starp ražošanas līnijām, vienlaikus paātrinot ražošanas grafikus.
Un Xaba apstrādā liela mēroga 3D drukāšanu. XABA XTRUDE sistēma optimizē kausētu nogulsnēšanās modelēšanu (FDM), novēršot delamināciju, sabrukšanu un kropļojumus. Tas ļauj ražotājiem precīzi pielāgot drukas parametrus reālā laikā, uzlabojot uzticamību un samazinot materiālu atkritumus.
“Makss un viņa komanda ir izveidojuši drosmīgu jaunu projektu robotikas un rūpnieciskās automatizācijas nākotnei,” teikts paziņojumā Marko Andriano, Cinetic Corp izpilddirektors. “Kopā ar Xaba Xcognition mēs piegādājam inteliģentas sistēmas, kas gadu desmitiem ilgu neefektivitāti pārveido par veiklu, mērogojamu ražošanas vidi – tas parasti risina pastāvīgākās programmēšanas un ražošanas izaicinājumus, ar kuriem mūsdienās saskaras nozare.”
Uzņēmumam ir 24 cilvēki, kas strādā tā labā. Komandā ietilpst AI zinātnieki, matemātiķi un mehatronikas eksperti. Viņi darbojas ar AI lietotu automatizācijas laboratoriju.
Moruzzi uzskata, ka lielie valodu modeļi (LLM) nav pareizā automatizācijas tehnoloģija, jo pamata modelis aiz LLM būtiski balstās uz svara faktoru kopumu. Tas ir tāpat kā izmantot enciklopēdiju, lai atbildētu uz jautājumu par to, vai robotam vajadzētu pagriezties pa kreisi vai pa labi. Turklāt LLM ir pakļauti halucinācijām, kas ir slikti rūpnieciskos apstākļos.
Tas nozīmē mērogu, kas var vai nevar sintezēt semantiku tādā veidā, kas sniedz jums pareizo reakciju, viņš teica. Moruzzi projektēja savu AI, lai būtu pilnīgi atšķirīgs, veidojot sistēmu, kas pati par sevi var radīt sintētiskus datus.
“Jūsu smadzenes nav LLM,” viņš teica.
Moruzzi sacīja, ka viņa uzņēmums nākamajos mēnešos sāk ražošanu. Viņš atzīmēja, ka tagad laukā ir tikai aptuveni 4,4 miljoni rūpniecisko robotu. Tas faktiski nav nekas, ņemot vērā to, cik cilvēku ir. Un viņš teica, ka iemesls ir tas, ka viņu smadzenes – nedaudz vairāk kā rūpnieciskie kontrolieri – nav pietiekami labas. Viņi ir kā “tukšas kastes”, viņš teica.
“Tāpēc es veidoju izziņas smadzenes,” viņš teica. “Tas ir veids, kā sarunāties ar fizisko pasauli.”
avots
