Tera AI выходит из тени с $7,8 млн на обеспечение визуальной навигации для роботов
Роботы являются частью захватывающего нового рубежа в технологиях, но вот в чем проблема: роботы полагаются на массивы датчиков, внешние сигналы, такие как GPS и Wi-Fi, и настраиваемое программное обеспечение для навигации в своей среде. Кроме того, робототехника часто включает в себя дорогие, готовые аппаратные решения, которые включают встроенное программное обеспечение и датчики, разработанные для определенных задач, таких как оценка относительного движения. Эти продукты требуют сложной интеграции и ограничены определенными вариантами использования.
В результате большинство роботов сегодня не могут перемещаться между разными локациями, и лишь небольшой процент беспилотных систем использует ИИ для навигации.
Однако основатель и генеральный директор Tera AI Тони Чжан считает, что программное обеспечение, известное как система навигации нулевого выстрела для роботов, может преодолеть эти препятствия, — и инвесторы только что выделили ему 7,8 млн долларов в качестве начального финансирования, чтобы доказать это.
На высоком уровне Tera AI создает систему пространственного рассуждения ИИ, чтобы обеспечить доступную визуальную навигацию для автономных роботов. Эта технология используется в различных приложениях, включая роботизированную манипуляцию, мобильную робототехнику и автоматизированное вождение.
«Мы используем чисто программный, платформенно-независимый подход с помощью беспроводного обновления ПО, которое работает с любым роботом с уже существующей камерой и графическим процессором», — сказал Чжан в интервью TechCrunch. «Система вдохновлена когнитивными технологиями и может применяться во время вывода для совершенно новых сценариев — немного похоже на большую языковую модель (LLM)».
Чжан основал Tera в Сан-Франциско в 2023 году после того, как возглавил усилия по машинному обучению в Google X, где он работал над разработкой и коммерциализацией геопространственных моделей. Он получил докторскую степень в Калифорнийском технологическом институте под руководством Пьетро Пероны, пионера в области компьютерного зрения, который изучал, как биологические системы решают навигацию универсальным способом.
В команду стартапа входят исследователи искусственного интеллекта и моделирования из Google AI, Калифорнийского технологического института, Массачусетского технологического института и Европейского космического агентства.
В то время как большая часть индустрии ИИ была сосредоточена на LLM, Чжан и его команда разработали новый подход, который позволяет ИИ самостоятельно изучать пространственное мышление. Пространственное мышление ИИ позволяет машинам ориентироваться, распознавать объекты и взаимодействовать с трехмерным пространством. Универсальное навигационное программное обеспечение, устраняющее аппаратные ограничения, может еще больше радикально снизить затраты и время внедрения, сделав роботов в 1000 раз более ценными, сказал Чжан TechCrunch.
«Это также может открыть новые возможности для существующих роботов в областях, где автономность просто невозможна из-за ограничений датчиков», — сказал он.
Например, автомобиль Waymo стоимостью $250 000 может позволить себе датчик локализации за $50 000 и лидарную систему за $100 000. Но более легкие роботы стоимостью менее $50 000 нуждаются в более доступных решениях для автономной навигации, согласно Tera AI. Кроме того, высокоточный GPS-приемник может стоить $10 000, а высококлассный IMU (инерциальный измерительный блок) может стоить $30 000 — расходы, которые делают автономную навигацию недосягаемой для многих небольших роботов.
«Наше ключевое уникальное ценностное предложение заключается в том, что мы полностью независимы от оборудования, что означает, что мы сосредоточены на решении навигации общего назначения в чисто программной форме для любого робота и любой новой среды без необходимости перенастраиваться каждый раз», — сказал Чжан. «Впервые в робототехнике мы можем продавать часть программного обеспечения, которая действует как операционная система, давая любой мобильной роботизированной платформе возможность реализовать весь свой потенциал и выполнить свои обещания перед клиентами».
Стартап тестирует свой продукт с различными ключевыми игроками в робототехнической отрасли США. Клиентами компании являются в первую очередь производители роботов, у которых уже есть клиенты, но которые сталкиваются с трудностями при расширении своих решений на различные платформы автономности, ситуации и среды.
Новое финансирование поможет Tera развернуть свое первое решение на встраиваемых устройствах в этом году и расширить свою техническую команду.
«Мы видим будущее, в котором программное обеспечение станет самым ценным активом роботизированных платформ. Как только люди поймут, что существующих камер, которые уже установлены на роботах, достаточно для позиционирования и навигации, они смогут быстрее развертывать более дешевых роботов в масштабе», — сказал Чжан TechCrunch. «В конце концов, мы представляем себе будущее, в котором, как в магазине приложений iOS, вы сможете устанавливать новые возможности, просто нажимая «загрузить» и бум — ваш робот получит совершенно новую возможность».
Среди инвесторов посевного раунда Tera — Felicis, Inovia, Caltech, Wilson Hill и предприниматель-инвестор Навал Равикант.