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Coco Robotics nomme un professeur de l'UCLA à la tête de son nouveau laboratoire d'IA physique
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Coco Robotics, une entreprise connue pour sa flotte de robots de livraison du dernier kilomètre, souhaite exploiter davantage les données collectées par ses machines au cours des cinq dernières années. Sa solution : créer un laboratoire physique dédié à l'IA, dirigé par le professeur Bolei Zhou de l'université de Californie à Los Angeles (UCLA).
Coco Robotics a annoncé mardi que Zhou avait également rejoint la start-up basée à Los Angeles en tant que scientifique en chef spécialisé dans l'IA.
Lors de son lancement en 2020, l'entreprise s'appuyait sur des téléopérateurs pour aider ses robots à contourner les obstacles sur leur itinéraire de livraison. Zach Rash, cofondateur et PDG de Coco Robotics, a expliqué à TechCrunch que l'objectif à long terme de l'entreprise a toujours été de parvenir à une autonomie totale de ses robots de livraison du dernier kilomètre afin de réduire les coûts globaux de livraison. Aujourd'hui, selon M. Rash, l'entreprise a rassemblé suffisamment de données pour progresser davantage dans l'automatisation.
« Nous avons collecté des millions de kilomètres de données dans certains des environnements urbains les plus complexes, ce qui est extrêmement précieux pour former des systèmes d'IA pratiques et fiables dans le monde réel », a déclaré M. Rash. « Nous avons atteint un stade où notre volume de données est suffisamment important pour accélérer considérablement la recherche en IA physique. »
M. Rash a décrit la décision de nommer M. Zhou à la tête de l'initiative comme un « choix évident ». Les recherches de M. Zhou dans le domaine de la vision par ordinateur et de la robotique se sont principalement concentrées sur la micromobilité plutôt que sur les véhicules à grande échelle, a noté M. Rash.
Coco Robotics travaillait déjà avec Zhou. Rash et son cofondateur Brad Squicciarini sont tous deux diplômés de l'UCLA et ont même fait don d'un de leurs robots au laboratoire de recherche de l'université.
« [Zhou] figure parmi les plus grands experts mondiaux en navigation robotique, en apprentissage par renforcement et dans plusieurs autres domaines de recherche essentiels à notre travail », a commenté Rash. « Il a déjà démontré sa capacité à attirer les meilleurs chercheurs avec lesquels il a précédemment collaboré pour qu'ils rejoignent Coco et contribuent à accélérer nos progrès. »
Ce nouveau centre de recherche fonctionne indépendamment de la collaboration entre la start-up de robotique et OpenAI, qui permet à Coco Robotics d'utiliser les modèles d'OpenAI tout en accordant au laboratoire de recherche en IA l'accès aux données collectées par les robots de l'entreprise.
Pour l'instant, Coco Robotics a l'intention d'utiliser les connaissances et les recherches du laboratoire à des fins internes. M. Rash a indiqué que l'entreprise n'avait pas l'intention de vendre ces données à ses concurrents.
Au contraire, ces informations contribueront à améliorer l'automatisation et l'efficacité de l'entreprise, en particulier en ce qui concerne les modèles locaux fonctionnant sur ses robots. M. Rash a ajouté qu'ils prévoyaient également de partager les résultats de leurs recherches avec les villes où ils opèrent afin de les aider à surmonter les obstacles et les problèmes d'infrastructure qui entravent les performances de leurs robots.
« Le succès de ce laboratoire sera mesuré par notre capacité à fournir un service de meilleure qualité à des prix exceptionnellement bas », a déclaré M. Rash. « Comment pouvons-nous réduire davantage nos coûts ? Comment pouvons-nous rendre cela plus abordable pour les entreprises et les consommateurs ? Nous pensons que cette approche générera une croissance substantielle au sein de cet écosystème. »
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Pour l'instant, Coco Robotics a l'intention d'utiliser les connaissances et les recherches du laboratoire à des fins internes. M. Rash a indiqué que l'entreprise n'avait pas l'intention de vendre ces données à ses concurrents.
Au contraire, ces informations contribueront à améliorer l'automatisation et l'efficacité de l'entreprise, en particulier en ce qui concerne les modèles locaux fonctionnant sur ses robots. M. Rash a ajouté qu'ils prévoyaient également de partager les résultats de leurs recherches avec les villes où ils opèrent afin de les aider à surmonter les obstacles et les problèmes d'infrastructure qui entravent les performances de leurs robots.
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