Роботов можно запрограммировать на выполнение самых разных задач, например, на упаковку коробок и даже на проведение хирургических операций. Однако каждое отдельное движение или задача требует особого процесса обучения, что затрудняет адаптацию роботов к реальным условиям.
Компания Mbodi хочет упростить и ускорить обучение роботов с помощью агентов на основе искусственного интеллекта. Компания представит эту технологию в числе двух финалистов конкурса Startup Battlefield на конференции TechCrunch Disrupt 2025.
Компания Mbodi из Нью-Йорка создала гибридную вычислительную систему, объединяющую облачные и локальные вычисления, предназначенную для интеграции в существующие робототехнические стеки. Программное обеспечение использует множество агентов искусственного интеллекта, которые взаимодействуют друг с другом для сбора необходимой информации, помогая роботу быстрее освоить задачу.
После развертывания Mbodi будет собирать данные и изучать примеры реального использования.
Ксавье Чи, соучредитель Mbodi, рассказал TechCrunch, что пользователи задают программе подсказки на естественном языке, а Mbodi разбивает запрос на более мелкие подзадачи. Кластер агентов Mbodi, по сути, разделяет задачу и контролирует её, собирая необходимую информацию для быстрого обучения робота выполнению подсказок.
«Сложность физического мира в том, что он бесконечен в своих возможностях», — сказал Чи. «Каждый раз, когда вы изобретаете что-то совершенно новое, у вас нет никаких данных, это проблема в физическом мире. Нам всегда нужна система, позволяющая организовывать различные модели или поручать кому-то корректировать робота и заставлять его делать определённые вещи определённым образом».
Чи рассказал, что идея компании пришла ему и соучредителю Себастьяну Перальте во время работы инженерами в Google. Хотя они не занимались робототехникой, оба пришли к выводу, что развитие искусственного интеллекта распространяется на физический мир, и, несмотря на развитие физического ИИ, эффективного способа быстрого обучения роботов всё ещё не существует.
Многие компании, такие как Skild AI и FieldAI, стремятся ускорить обучение роботов, создавая большие модели искусственного интеллекта с достаточным количеством данных реального мира, чтобы облегчить им адаптацию к новым условиям. Чи сказал, что эта философия просто не работает, учитывая, насколько быстро меняется мир.
Компания Mbodi была запущена в 2024 году, специализируясь на сборе и упаковке заказов. В прошлом году компания выиграла конкурс стартапов ABB Robotics AI, что позволило ей заключить партнёрство со швейцарской робототехнической организацией, приобретённой SoftBank в октябре за 5,4 млрд долларов.
В настоящее время компания работает над проверкой концепции совместно с компанией из списка Fortune 100, работающей в сфере потребительских товаров и продуктов питания.
«У клиентов, занимающихся потребительскими товарами, много людей, они упаковывают разные товары своего бренда в лотки или на полки, и проблема в том, что всё это меняется каждый день», — сказал Чи. «Из-за этого невозможно разместить там роботов. Перепрограммировать этих роботов просто невозможно, ведь эту работу всё равно выполняет множество людей».
Mbodi надеется начать более широкое внедрение своего программного обеспечения в 2026 году.
«Мы хотим создать что-то работающее, что действительно можно внедрить», — сказал Чи. «Мы не исследовательская лаборатория, и в этом смысле мы не хотим быть исследовательской лабораторией. Мы хотим запустить в производство что-то, что будет работать надёжно».
Если вы хотите услышать Мбоди из первых уст, увидеть десятки дополнительных презентаций, посетить ценные семинары и наладить связи, способствующие достижению бизнес-результатов, заходите сюда, чтобы узнать больше о Disrupt этого года, который пройдет с 27 по 29 октября в Сан-Франциско.
Эта статья была обновлена, чтобы лучше отражать титул Чи.
Источник: techcrunch.com
