Мягкие робоклетки от morph: физический ИИ прямо в железе
Стартап morph объединяет обучение с подкреплением и физическое моделирование высокой точности. Это, по словам разработчиков, ускоряет путь от идеи до готового продукта.
Физический ИИ прямо в материале
Пока одни разработчики делают ставку исключительно на софт и алгоритмы, британский стартап morph смотрит на проблему шире. Для них воплощенный ИИ - это не только про код, но и про «железо».
Компания из Лондона встраивает сенсоры и адаптивное управление прямо в перестраиваемые деформируемые материалы. Результат - «мягкие ячейки», которые меняют форму и жесткость в реальном времени. Их можно интегрировать в самых разных роботов.
«Мы запускаем физические модели ИИ в реальном времени. Они получают данные с сенсоров, анализируют их, а затем ячейки меняют форму и адаптируются - для движения, поддержки или защиты, - объясняет основатель morph доктор Жан Нем. - У нас есть мягкие сенсорные ячейки, которые умеют воспринимать информацию, понимать ее и менять форму, чтобы принести пользу продукту или создать ценность».
Стереть границу между «железом» и софтом
Вдохновляясь способностью осьминогов адаптироваться, morph намерен ускорить разработку физических систем ИИ. Нем уверен: ключ к успеху - соединить разработку ИИ и аппаратной части. В робо-ячейках morph интеллект встроен прямо в материал. Это позволяет ячейкам чувствовать, адаптироваться и реагировать на тело и окружающую среду в реальном времени.
«Я не верю, что можно собрать робота, отделив „железо“ от ИИ. Это не работает. Сделать это правильно чертовски сложно, - говорит Нем. - Мы не рождаемся просто с телом. Мы рождаемся с интеллектом, который учится».
В планах morph - создавать разные модели и внедрять их по-разному. В долгосрочной перспективе Нем надеется построить более универсальную модель мира.
«Посмотрите на щенка или младенца - они учатся и адаптируются. Видно, как они пытаются применить модель, чтобы понять: „Как мне это схватить?“, - рассуждает он. - Эта интеграция критически важна, и мы делаем ее с самого начала. Мы строим дизайн-модели, внедряем их в разные форм-факторы, чтобы добиться изменений, и встраиваем в них цикл непрерывного обучения. Когда мы выпускаем что-то в мир, оно продолжает учиться».
Почему именно мягкая робототехника
Доктор Жан Нем - бывший хирург-реконструктор, который основал компанию Digital Surgery (хирургический ИИ) и успешно ее продал. morph делает ставку на мягкие деформируемые материалы - они безопаснее при взаимодействии с людьми.
«Мы выбрали этот подход по двум причинам, - говорит Нем. - Первая: мягкость - гораздо более интересный способ решать задачи, которые не ограничиваются промышленными складами».
«Я понимаю идею гуманоидов на складах, - замечает он. - Но чтобы вывести их в большой мир, придется многое доработать. И часть этого, думаю, будет связана с интеграцией мягких материалов».
Вторая причина - гибкость. «Мягкие системы легко адаптировать и масштабировать. Производство будет гораздо эффективнее по затратам. Нам интересно создавать форм-факторы, оптимизированные для самых разных сред», - объясняет Нем.
Конечно, у мягких роботов есть и минусы. Нем признает: такие материалы трудно предсказать, особенно по сравнению с жесткими системами. Но прогресс в вычислительных мощностях за последние годы открыл новые возможности для симуляции и тестирования мягкой робототехники.
«Раньше математически моделировать гидродинамику было безумно сложно, - вспоминает Нем. - Теперь, с ростом вычислительных мощностей - спасибо большим гиперскейлерам, Google, NVIDIA и другим, кто вкладывается в инфраструктуру, - можно запускать очень интересные вычислительные модели. Они позволяют проектировать деформируемые системы с жидкостным приводом, моделировать их, симулировать, тестировать и внедрять так, как было невозможно до появления таких мощностей».
Партнерство с разработчиками роботов
Мягкие роботизированные ячейки morph можно встраивать в самые разные продукты, чтобы те лучше реагировали на движения и взаимодействие с человеком. Стратегия B2B у morph простая: компания хочет стать партнером по софту, дизайну и производству, помогая отраслям и бизнесу внедрять технологии мягкой робототехники.
«Мы ищем всех, кто бьется над задачей, где нужен деформируемый, мягкий компонент или мягкий форм-фактор, - говорит Неме. - Мы построили конструкторский движок. Мы собрали производственный стек и умеем разворачивать и тестировать модели под конкретную задачу».
Поначалу morph фокусируется на здравоохранении. Это спортивные результаты, профилактика травм и поддержка мобильности. Со временем программируемая платформа масштабируется на другие категории - от медицины до автомобилестроения и промышленной безопасности, утверждает Неме.
«Нам не терпится поработать с людьми из разных отраслей, - говорит он. - Пишите нам, мы открыты к сотрудничеству. Мы будем работать с максимальным числом партнеров, давая им доступ к нашим дизайн-системам форм-факторов».
Знаменитый инвестор и свежий взгляд
Когда morph выходил из скрытого режима, его поддержали такие инвесторы, как 8VC, Copper, Qubit Health Capital, Valia Ventures и Blue Lion. В числе бэкеров - Харви Спевак, председатель Equinox Group, и музыкант Фаррелл Уильямс.
«Фаррелл - заядлый фанат роботов, у него их несколько, - рассказывает Неме. - Если не считать песни, которую мы все знаем, он искренне верит в инвестиции в вещи, которые делают мир счастливее и лучше. Мне очень нравится проводить с ним время, мы много общаемся, он глубоко погружен в бизнес и невероятно поддерживает нас как инвестор».
Неме утверждает: чтобы создавать успешных роботов, жизненно важно привлекать людей со стороны, из других индустрий. «В основе моей веры лежит то, что инновации - это результат работы множества людей с разными точками зрения, которые смотрят на проблему, делятся мыслями и спорят, - говорит он. - Нужен взгляд извне. Чтобы получить настоящую инновацию, тебя должны бросать вызов. А чтобы тебя бросали вызов, нужен кто-то, кто посмотрит на задачу совсем под другим углом и выдаст иное мнение».
Теги: morph, мягкая робототехника, физический ИИ, робоклетки, адаптивные материалы, reinforcement learning, симуляция
