Sereact的AI訓(xùn)練模擬

總部位于德國斯圖加特的初創(chuàng)公司 Sereact 于近日籌集了 500 萬美元的種子輪資金，以擴展其技術(shù)，讓倉庫機器人能夠自主“挑選和包裝”——從貨架上挑選正確類型和數(shù)量的物品并高效包裝的過程。此輪融資由Point Nine 和Air Street Capital 領(lǐng)投。

Sereact 表示，揀選和包裝占倉庫運營成本的 55%，其技術(shù)比市場上其他競爭對手更能消除人工參與流程的需要。

它是如何工作的？

該初創(chuàng)公司成立于 2021 年，使用 Transformer 模型（與 ChatGPT 等生成式人工智能工具相同的核心技術(shù)），讓倉庫機器人“無需任何訓(xùn)練即可識別任意物體上的抓握點”，首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Marc Tuscher 解釋道。

Sereact 不是向 Transformer 提供文本數(shù)據(jù)，而是在模擬引擎中創(chuàng)建的數(shù)十億張圖像上訓(xùn)練其模型。Tuscher 表示，雖然其他人工智能機器人必須針對遇到的每個特定物體進行重新訓(xùn)練，但 Sereact 的技術(shù)允許機器人評估如何拾取各種物體。

“通過這些模擬環(huán)境，我們可以訓(xùn)練數(shù)以百萬計的不同選擇，機器人可以在其中學(xué)習(xí)并獲得經(jīng)驗，然后將這些知識轉(zhuǎn)移到新場景和新對象以應(yīng)對新挑戰(zhàn)?！盩uscher 說。

倉庫中的 Sereact 驅(qū)動機器人

這種經(jīng)過圖像訓(xùn)練的模型還與語言模型進行交互，該模型允許操作員在聊天界面中輸入文本命令，聊天界面將自動創(chuàng)建機器人完成任務(wù)的行動計劃。

Sereact 的技術(shù)已被客戶使用，包括電子商務(wù)物流公司 Zenfulfillment、汽車制造商戴姆勒卡車和建筑產(chǎn)品提供商 Material Bank。

市場怎么樣？

Sereact 并不是第一家嘗試使用人工智能幫助訓(xùn)練倉庫機器人變得更智能、更高效的初創(chuàng)公司。其他公司包括總部位于倫敦的 Covariant、總部位于華沙的 Nomagic 和波士頓的 RightHand Robotics。

但首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Ralf Gulde 認為，Sereact 視覺和語言模型的結(jié)合使其技術(shù)比其他產(chǎn)品更具適應(yīng)性和自主性。

“當其他軟件出現(xiàn)故障時，它必須說‘嘿，人類，請幫助我’，要么通過遠程操作，要么通過現(xiàn)場干預(yù)。”他說：“我們的解決方案可以提出智能操作和物品重新排列，以解決揀選問題，而無需人工幫助?！?/p>

下一步是什么？

新一輪融資將用于在年底前將團隊人數(shù)從 15 人增加到 25 人左右，并計劃招聘技術(shù)和銷售團隊。

雖然從表面上看，Sereact 似乎處于人工智能奪走人類工作崗位這一棘手爭論的中心，但古爾德表示，這家初創(chuàng)公司只是填補了勞動力市場的漏洞，取代了越來越少的人想要的工作。去做。

“由于人口變化和勞動力消失等重大問題，我們的客戶很難找到并留住他們?！彼f。