«Роботы-ученики мастера»

И недавно привлекший инвестиции немецкий стартап Sereact (€25 млн.) занимает значимую позицию в этом секторе, предлагая универсальные ИИ-решения, которые могут быть интегрированы с различными типами складского оборудования.

Sereact активно развивает свои решения на базе модели Vision Language Action (VLA), которая позволяет роботам «видеть», «понимать» и «действовать» без необходимости длительного обучения. Компания фокусируется на создании гибких решений, совместимых с различными типами оборудования, что делает её продукты подходящими и привлекательными для широкого круга клиентов.

Sereact оснащает роботов камерами и датчиками, которые собирают данные о предметах и окружающей среде. ИИ анализирует эти данные, определяет оптимальный способ захвата объекта и выполняет задачу. Например, если робот должен переместить коробку с одного места на другое, он сначала «видит» коробку, затем «понимает» её форму и размер, и, наконец, «действует», используя механическую руку для захвата и перемещения. При этом система Sereact может быть развернута всего за один день, что значительно снижает время внедрения.

Как это использовать: разрабатывать аналогичные ИИ-решения для логистики и других отраслей, таких как производство, где есть острая необходимость в автоматизации рутинных задач наряду с нехваткой рабочей силы.

Вот еще проекты по роботизации логистики:

• Covariant — компания, разрабатывающая ИИ для автоматизации складских операций;

• Locus Robotics — стартап, предлагающий автономных роботов для логистики;

• Fetch Robotics — компания, специализирующаяся на автономных мобильных роботах для складов.

---