Tera AI появляется из Stealth с 7,8 млн. Долл. США для визуальной навигации робота

Роботы раздвигают границы технологий, но сталкиваются с серьезными препятствиями. Они в значительной степени зависят от комбинации датчиков, внешних сигналов, таких как GPS и Wi-Fi, и специализированного программного обеспечения только для того, чтобы перемещаться. Кроме того, многие роботы используют дорогостоящее стандартное оборудование, которое поставляется с собственным программным обеспечением и датчиками, настроенными для конкретных задач, например, для определения их движения. Такая система требует множества настроек для правильной работы и часто подходит только для определенных ситуаций.

Из-за всего этого большинство современных роботов не могут легко переключаться между разными местами, и лишь малая доля систем автономного вождения использует ИИ для навигации.

Но Тони Чжан, основатель и генеральный директор Tera AI, считает, что у него есть решение. Его компания работает над так называемой навигацией с нулевым обучением для роботов, и инвесторы поддерживают его внушительным финансированием в размере 7,8 миллиона долларов на начальном этапе.

Если говорить просто, Tera AI разрабатывает систему ИИ для пространственного мышления, которая помогает роботам передвигаться экономично. Эта технология может использоваться для самых разных целей, таких как перемещение объектов, мобильные роботы и даже беспилотные автомобили.

«Мы сосредоточены на программном обеспечении, которое можно обновлять по воздуху и которое работает с любым роботом, у которого уже есть камера и GPU», — сказал Чжан в интервью TechCrunch. «Наша система вдохновлена тем, как работает мозг, и может адаптироваться к новым ситуациям на лету, наподобие большой языковой модели».

Чжан основал Tera в Сан-Франциско в 2023 году после работы над машинным обучением в Google X. Он получил степень доктора наук в Caltech под руководством Пьетро Пероны, известного специалиста в области компьютерного зрения, который изучал, как живые существа гибко ориентируются в пространстве.

Команда Tera состоит из экспертов по ИИ и симуляциям из Google AI, Caltech, MIT и даже Европейского космического агентства.

В то время как все остальные гонятся за языковыми моделями, Чжан и его команда сосредоточены на обучении ИИ пониманию пространства. Такое пространственное мышление позволяет машинам перемещаться, распознавать объекты и взаимодействовать с миром в 3D. Устраняя ограничения оборудования, их универсальное навигационное программное обеспечение может значительно сократить расходы и ускорить внедрение, делая роботов гораздо более полезными, говорит Чжан.

«Это также может открыть новые возможности для роботов, которые были ограничены из-за датчиков», — добавил он.

Например, автомобиль Waymo может стоить 250 000 долларов, включая датчик за 50 000 долларов для точного определения местоположения и лидарную систему за 100 000 долларов. Но небольшим роботам, стоимость которых менее 50 000 долларов, нужны более дешевые способы автономной навигации, по данным Tera AI. Высокоточный GPS-приемник может стоить 10 000 долларов, а первоклассный IMU (инерциальный измерительный блок) может обойтись в 30 000 долларов — цены, которые делают автономную навигацию недоступной для многих небольших роботов.

«Наше главное преимущество в том, что наше программное обеспечение работает с любым оборудованием», — сказал Чжан. «Мы решаем задачу навигации так, чтобы она работала для любого робота в любом новом месте без необходимости каждый раз его настраивать. Это как операционная система для роботов, которая позволяет им выполнять свои задачи и радовать клиентов».

Стартап тестировал свой продукт с крупными американскими компаниями по производству роботов. Их основные клиенты — производители роботов, у которых уже есть клиентская база, но которые сталкиваются с трудностями при адаптации своих решений к различным автономным платформам, ситуациям и средам.

С новым финансированием Tera планирует выпустить свое первое решение для небольших устройств в этом году и укрепить свою технологическую команду.

«Мы видим будущее, в котором программное обеспечение играет главную роль для роботов», — сказал Чжан в интервью TechCrunch. «Как только люди поймут, что камеры, уже установленные на роботах, достаточно для навигации, они смогут быстрее и дешевле внедрять больше роботов. Мы мечтаем о дне, когда, как в случае с магазином приложений iOS, вы сможете добавить новые навыки своему роботу с помощью простой загрузки».

Раунд начального финансирования Tera поддержали инвесторы, такие как Felicis, Inovia, Caltech, Wilson Hill и Навал Равикант.

SoftBank инвестирует 500 миллионов долларов в стартап по робототехнике Skild AI