مختبرات اللانهاية تجمع 20 مليون دولار في جولة التمويل الألف لجلب الذكاء الاصطناعي إلى التصنيع الدقيق

مختبرات اللانهاية جمعت جولة تمويل سلسلة أ بلغت قيمتها 20 مليون دولار، حيث تسعى الشركة إلى توسيع منصة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الأولى في العالم للتصنيع القائم على التصميم بمساعدة الكمبيوتر وتصنيع بمساعدة الكمبيوتر. قادت التمويل دل تكنولوجيز كابيتال و سكوير بيج، مع مشاركة من غروف فينتشرز و ميرون كابيتال و كينيتيكا. تقول الشركة إن رأس المال الجديد سيكون مستخدمًا لتوسيع عملياتها في الولايات المتحدة، وتسريع تطوير نموذجها الأساسي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، و继续 بناء قدرات التأتمتة لبرمجة الآلات أوتوماتيكيًا.

تأسست في عام 2024، وكانت تعرف سابقًا باسم LimitlessCNC، وتستهدف الشركة التي تتخذ من تل أبيب مقرًا أحد أهم معوقات التصنيع: عملية برمجة الآلات أوتوماتيكيًا للتحكم في الآلات المستخدمة في إنتاج مكونات معقدة في مجالات الطيران والدفاع والطبية والصناعية. في حين يركز معظم قطاع الذكاء الاصطناعي على العمليات الرقمية، فإن مختبرات اللانهاية هي جزء من موجة متزايدة من الشركات التي تحاول جلب الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى بيئات الإنتاج الفيزيائي.

جلب الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى أنظمة التصميم وتصنيع بمساعدة الكمبيوتر

لا تزال تصنيع الآلات أوتوماتيكيًا يعتمد بشكل كبير على المبرمجين ذوي الخبرة الذين يفهمون استراتيجيات الأدوات، وقيود الآلات، وخصائص المواد، والقرارات العديدة المطلوبة لتحويل نموذج التصميم بمساعدة الكمبيوتر إلى جزء قابل للتصنيع.

بنيت مختبرات اللانهاية منصتها للعمل داخل برنامج التصميم وتصنيع بمساعدة الكمبيوتر الذي يستخدمه المصنعون، بما في ذلك Siemens NX CAM و Mastercam و PTC Creo. صممت وكالة التصنيع لتقديم المساعدة للمهندسين من خلال تحديد ميزات التصنيع، وتوصية بstratejيات الأدوات، وتسلسل العمليات، وتوليد مسارات الأدوات، ومساعدة في إنشاء برامج الآلات الإنتاجية. وفقًا للشركة، خفض العملاء وقت برمجة الآلات أوتوماتيكيًا بنسبة تصل إلى 50٪ مع الحفاظ على الإشراف البشري في جميع أنحاء سير العمل.

الهدف الأوسع هو ليس ببساطة توفير مهام البرمجة، ولكن القبض على الخبرة التصنيعية المؤسسية التي غالبًا ما توجد فقط في أذهان المبرمجين والمبرمجين الأقدم. صممت المنصة لربط مصادر البيانات الهندسية، والتعلم من المعرفة الخاصة بالشركة، وتحسين التوصيات من خلال التكامل مع الأنظمة التصنيعية الحالية.

بناء نموذج أساسي للعالم الفيزيائي

في قلب المنصة ما يسميه مختبرات اللانهاية نموذجًا أساسيًا للذكاء الاصطناعي الفيزيائي. على عكس نماذج اللغة الكبيرة التي يتم تدريبها في الغالب على النص والرمز البرمجي، تقول الشركة إن نموذجها يتم تدريبه على بيانات خاصة بالتصنيع، بما في ذلك هندسة التصميم بمساعدة الكمبيوتر، وقيود التصنيع، وسلوك الآلة، و物理ية قطع المعادن.

يعكس هذا المفهوم تحولًا أوسع يحدث في جميع أنحاء الذكاء الاصطناعي الصناعي. بدلاً من الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة، يحتاج المصنعون إلى نماذج تفهم العمليات في العالم الحقيقي، والقيود الفيزيائية، والمتطلبات التشغيلية. يتم تصميم هذه الأنظمة المتخصصة لدعم سير العمل الهندسية حيث تكون الدقة والموثوقية والقابلية للتكرار حرجة.

بدلاً من العمل كمساعد محادثة مستقل، تعمل المنصة كمساعد هندسي متأصل في برنامج الإنتاج الحالي. وفقًا للشركة، تقييم النظام حدود الآلة، وقيود الأدوات، وسرعات التغذية، والتسامح، ومتطلبات التصنيع عند توليد التوصيات.

معالجة فجوة المعرفة في التصنيع

تأتي توقيت الجولة في وقت يواجه المصنعون تحديًا متزايدًا في قوة العمل.

وفقًا للبيانات التي أشار إليها الشركة، يبلغ عدد العمال في القطاع الصناعي في الولايات المتحدة الذين تزيد أعمارهم على 55 عامًا الآن ربع القوى العاملة، في حين أن 97٪ من المصنعين يعتبرون الاحتفاظ بالمعرفة مشكلة كبيرة. يواجه القطاع حاليًا أكثر من 400000 وظيفة شاغرة، ومن المتوقع أن يتوسع هذا الفجوة بشكل كبير خلال العقد المقبل.

بالنسبة لمجالات مثل الطيران والدفاع والصناعات الطبية، يمكن أن تكون الأخطاء في البرمجة مكلفة، وغالبًا ما تتطلب الخبرة سنوات من الخبرة العملية لتطويرها. مع تقاعد مبرمجي الآلات أوتوماتيكيًا المخضرمين، يواجه المصنعون ضغطًا متزايدًا للحفاظ على المعرفة التشغيلية وجلب مهندسين جدد إلى السرعة بشكل أسرع.

يجادل مؤسسو مختبرات اللانهاية بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخدم كآلية لتقديم الخبرة وتوسيع نطاقها بدلاً من استبدال المهندسين الذين يمتلكونها. صممت منصة الشركة لتعلم القرارات التاريخية البرمجية والمعايير التنظيمية، مما يساعد المهندسين الجدد على الاستفادة من المعرفة المتراكمة على مدار عقود من الخبرة في التصنيع.

المرحلة التالية للذكاء الاصطناعي الصناعي

تم تعريف صعود الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال تطوير البرمجيات، وإنشاء المحتوى، وأدوات الإنتاجية للمؤسسات. يطرح التصنيع تحديًا أكثر صعوبة لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي يجب أن تعمل داخل قيود فيزيائية صارمة حيث يمكن أن تؤثر الأخطاء على جودة الإنتاج وأداء الآلات وسلامة التشغيل.

لهذا السبب، تتحرك العديد من الشركات الصناعية للذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من نماذج اللغة العامة نحو أنظمة خاصة بال 领域 يتم تدريبها على البيانات الهندسية والتصنيع والتشغيل. في جميع أنحاء نظام التصميم والتصنيع والتصنيع، يبني عدد متزايد من الشركات الناشئة وكلاء ذكاء اصطناعي مصممين خصيصًا لسير العمل الهندسية الميكانيكية، مما يشير إلى أن القطاع قد يدخل مرحلة جديدة من التبني.

لمختبرات اللانهاية، الهدف التالي هو التقدم في نموذجها الأساسي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي نحو سير عمل الآلات أوتوماتيكيًا أكثر استقلالية، مع الاستمرار في توسيع العمليات التجارية في الولايات المتحدة. تقطعت الشركة لزيادة حجم فريق البحث في تل أبيب وتضاعف عدد الموظفين تقريبًا خلال العام المقبل.

随着 تحرك الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد إلى ما هو أبعد من المساعدين الرقميين و إلى بيئات الإنتاج الفيزيائي، قد لا تكون السؤال الأهم بعد الآن هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يولد تصاميم أو يكتب برمجيات. بدلاً من ذلك، يتجه التركيز نحو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في إدارة التعقيد والخبرة وصنع القرار المطلوبة لتصنيع المنتجات الفيزيائية التي تدعم الصناعة الحديثة.