Adam Sadilek. Zakladatel a CEO AIM – Interview Series

Adam Sadilek je zakladatel a CEO AIM. Jako dítě byl posedlý robotikou a automatizací — poháněný touhou budovat systémy, které se učí samy od sebe a dělají fyzickou práci chytřejší, rychlejší a bezpečnější. Tato raná fascinace ho vedla k Google, kde přispěl k průlomové práci na planetární škále AI a autonomních vozidlech, které později vyvinuly do Waymo. Rozpoznáním nevyužité příležitosti založil AIM, aby přinesl autonomii do zemních prací — sektoru, který podněcuje téměř všechny lidské infrastruktury, ale viděl málo automatizace od zavedení hydraulických strojů.

AIM je průkopníkem světa prvního AI poháněného platformy pro těžká zařízení, transformující, jak se zem pohybuje ve velkém měřítku. Kombinací pokročilých percepčních, plánovacích a kontrolních systémů AIM automatizuje výkop, zarovnávání a pohyb materiálu napříč stavebními, důlními a projekty klimatické odolnosti. Technologie společnosti řeší kritické globální výzvy, jako jsou nedostatek pracovních sil, modernizace infrastruktury a připravenost na katastrofy — vytvářející podmínky pro budoucnost, ve které autonomní stroje mohou budovat jak na Zemi, tak i jinde.

Vy strávil více než deset let v Google[x], pracující na hlavních AI iniciativách, včetně toho, co se stalo Waymo. Které konkrétní zkušenosti během tohoto období vás přesvědčily, že automatizace fyzického světa — a ne jen digitálních prostředí — je správnou hranicí?

Měl jsem tu čest připojit se k Google hned po dokončení svého PhD v AI. Práce v Google[x] a Alphabet mi dala praktické zkušenosti vidět potenciál AI v reálných prostředích. Ale až když jsem se přesunul do budování fyzické infrastruktury, jsem si skutečně uvědomil, jak velkou změnu může automatizace přinést ve světě, který je kolem nás. 

Vidět, jak bylo obtížné pohybovat se zemí, půdou a materiálem každý den – i pro zkušené stavitele – mě přivedlo k tomu okamžiku: nikdo neřešil tento základní problém škálovatelným způsobem. Autonomní zemní práce by nejen dramaticky zvýšily bezpečnost personálu na zemi a urychlené obrovské průmysly, jako je těžba, stavebnictví a civilní práce, ale mohly by také vyřešit některé z největších výzev naší planety, jako je terraformace a náprava škod historicky způsobených naší planetě. 

Takže během pandemie jsem začal přeměňovat manuální stroje na autonomní ve své garáži, a to je místo, kde AIM vznikl.  

S AIM Intelligent Machines jste si vybrali sektor, který viděl málo robotiky nebo autonomie od zavedení hydraulických strojů. Můžete popsat ten zásadní moment nebo vhled, kdy jste rozhodli, že je čas spustit AIM?

Vše, co stavíme, na čem závisíme denně, začíná se zemí. Od zařízení, na kterém čtete tento text, po budovy, silnice a stroje, které používáme každý den, vše je buď vytěženo nebo vypěstováno, a naše schopnost pohybovat se zemí je klíčová pro všechnu tuto činnost. 

Rozuměl jsem poprvé při práci ve stavebnictví, že zemní průmysly, jako je těžba a stavebnictví, viděly málo technologií a automatizace, které transformovaly jiné průmysly. Zatímco sklady měly dopravníkové pásy, továrny automatizované montážní linky a kontejnerové přepravní a sledovací systémy – metody, které používáme k pohybu velkých množství zeminy, se vlastně nezměnily už dlouho. 

Také jsem začal chápat enormní poptávku po zlepšení zemních prací. Provozování těžkých strojů je jednou z nejnebezpečnějších prací na světě, vedoucí k akutním i chronickým nedostatkům kvalifikovaných pracovníků (stavební průmysl musí získat téměř 1 milion pracovníků během příštích dvou let, aby splnil poptávku projektů). Existuje také enormní potřeba autonomních zemních prací po celém světě, aby se zlepšily materiálové dodavatelské řetězce, stavba infrastruktury, ochrana a obnova oblastí ohrožených nebo poškozených přírodními katastrofami a mnoho dalšího. 

Všechno tohle mě vedlo k tomu, že naše civilizace potřebuje autonomní zemní práce. Potřebujeme vizi, rychlost a inteligenci, abychom mohli tvarovat planetu s přesností a měřítkem, abychom mohli řešit největší výzvy a příležitosti naší planety. To mě vedlo k spuštění AIM a to je to, co řešíme. 

Autonomie pro těžební nebo stavební vybavení představuje enormní složitost: drsný terén, nepředvídatelné podmínky, těžká zařízení postavená po desetiletí. Jaké byly klíčové technické průlomy, které umožnily vaši platformu — ve smyslu vnímání, mapování, strojového učení nebo integrace?

Navrhnout ztělesněné AI, aby se pohybovaly se zemí, v některých z nejtvrdších podmínek na naší planetě, není snadné. Nejenže jsme museli navrhnout pro prostředí, kde nejsou žádné silnice, jízdní pruhy nebo jiné pravidla pro AI, aby je následovala – museli jsme také vyvinout systémy schopné fungovat v místech s extrémním teplem a chladem, tmou, špatnou nebo neexistující internetovou konektivitou a povětrnostními jevy, jako jsou sněhové bouře, krupobití nebo písečné bouře. 

Jedním z klíčových technických průlomů pro AIM byla výzva vnímání a mapování v drsném prostředí. Senzorová technologie může být náchylná k poškození, když je vybavena na strojích, které zažívají mnoho vibrací a nárazů. Takže co jsme udělali, bylo odstranit tyto křehké části a zabudovat všechny výpočetní a kritické komponenty AIM do proprietární pancéřové konstrukce, která je také utěsněna, aby zamezila vstupu nečistot a písku. Poté jsme také svařili senzory do samotné kostry stroje, aby poskytly ještě větší odolnost. 

Tato odolnost, v kombinaci se silným učení na konci, je to, co umožňuje AIM automatizovat zemní úkoly v některých z nejextrémnějších prostředí, na skutečných pracovních místech po celém světě. Je obrovský rozdíl mezi prototypem a systémem nasazeným komerčně s některými z největších těžebních, stavebních a vládních organizací, které na něj denně spoléhají. 

Strategie AIM je retrofitovat stávající těžká zařízení senzory, LiDAR a kamerami. Proč jste se rozhodli využít stávající vybavení místo vývoje zcela nových autonomních strojů od základu?

Jednoduchá odpověď je, že chceme, aby automatizace byla dostupná pro všechny zemní operace dnes. Ředitelé míst a majetku již investovali miliony až miliardy do flotil těžkých strojů. Jenom jedno z těchto zařízení často stojí více než 1 milion dolarů a má dlouhou provozní životnost. Takže není ani proveditelné, ani udržitelné nahradit celou flotilu novými stroji, aby se staly autonomními. 

Naše strategie retrofitu řeší stovky tisíc těchto legacy strojů v provozu po celém světě. AIM umožňuje organizacím, velkým i malým, okamžitě zvýšit své schopnosti, aby zlepšily materiálové dodavatelské řetězce, stavbu infrastruktury, ochranu a obnovu oblastí ohrožených nebo poškozených přírodními katastrofami a mnoho dalšího. To odemyká moc automatizace pro operátory s rychlostí a měřítkem, které jsou potřebné pro dnešek, ne za 10 let. 

Souběžně s tím často nasazujeme stejné hardwarové, softwarové a AI komponenty ve spolupráci s kanály, distributory a dokonce i OEM, kteří vyrábějí úžasné hydraulické stroje, které turbocharge s platformou autonomie AIM běžící na těchto flotilách. Takže jde o maximální bezpečnost, vytváření hodnoty, společný zákaznický úspěch a možnost pro enormně důležité ekosystémy. 

Vaše platforma používá učení od konce do konce, aby stroje mohly “naučit se samy”, aby kopaly rychleji a efektivněji. Jak přesně funguje tato zpětná vazba v terénu a jaké provozní zlepšení jste dosud pozorovali?

Náš přístup byl umístit všechny výpočetní AI na palubu. V kombinaci s naší zpevněnou platformou, která funguje i bez GPS nebo internetu, dodáváme pokročilou autonomii prostřednictvím učení od konce do konce provedeného na okraji. To umožňuje strojům stát se chytřejšími a rychlejšími, čím více pracují. Skutečně, za méně než hodinu, AIM vybavený stroj se naučí kopat opravdu dobře! Robotické ovládání AI se stává extrémně přesným, jak se učí, například běží s přesností dvou centimetrů, i bez GPS.

Učení od konce do konce je klíčové pro to, aby stroje AIM dosáhly komerční úrovně autonomie, aby mohly provádět zemní úkoly na pracovních místech po celém světě. To také znamená, že všechna data, analytika a monitorování výkonu jsou na palubě, aby snížily opotřebení, snížily prostoj a prodloužily pracovní životnost strojů ještě dále. 

Kromě toho, jak systém učí, AIM může dodat nové provozní a CapEx hodnoty napříč úsporami paliva, cyklem povinnosti, využití flotily, optimálním AI plánováním místa a eliminací přetěžení. Průměrně v těžbě AIM generuje dalších 13 milionů dolarů za rok za stroj pro horní linku, zatímco také šetří 633 000 dolarů za stroj za rok pro zlepšení spodního linku (přímé úspory provozních nákladů). Úplné odstranění potenciálu újmy na lidech, protože nikdo není na nebo poblíž strojů, samozřejmě přináší enormní úroveň bezpečnosti, která je sama o sobě nezbytná a jde za rámec dolarových částek. Pokračujeme v rozšiřování dalších provozních výhod, které systém poskytuje. 

Argumentujete, že aplikace AI zde je kritická pro infrastrukturu, klimatickou odolnost, dokonce i obranu. Jaké jsou nejzajímavější reálné použití, na kterých nyní pracujete — a jak vidíte jejich dopad na společnost?

Právě teď žije jedna miliarda lidí méně než 10 metrů nad stoupajícími oceány, jedna ze šesti žije v oblastech se značným rizikem lesních požárů a více než 3 miliardy jsou postiženy degradovanými půdami, které potřebují obnovu. Není pochyb o tom, že nedostatek pracovních sil vážně dopadá na tempo, jakým se buduje kritická infrastruktura, provádějí se opravy a dokončují se projekty. Tyto nedostatky pracovních sil činí obtížnějším než kdykoli předtím nejen zvrátit negativní dopady změny klimatu, ale také proaktivně zabránit budoucím výzvám.

Jediný způsob, jak můžeme tyto výzvy řešit přímo, je tím, že přineseme více moci a autonomie na místa prací — aby operace nebyly omezeny nedostatkem pracovních sil, povětrnostními podmínkami nebo nebezpečným pracovním prostředím.

Například lesní požáry se zvyšují v četnosti kvůli negativním dopadům změny klimatu. Místo reakce na škody způsobené těmito požáry AIM zastavuje je, než nastanou. AIM vybavené buldozery mohou být shozeny přímo do hlubokých lesů, aby vytvořily požární přestávky, které zabrání šíření lesních požárů, a to vše při vzdáleném ovládání. Podobně je způsob, jakým stavíte hráz nebo mořskou zeď, velmi úmyslným navršením materiálu podél pobřeží, aby jej zvedl. Je to analogické k zemním pracím, které již děláme.

AI transformuje, jak reagujeme na a předcházíme těmto přírodním katastrofám a klimatickým výzvám, aby se nestaly.

Průmysly těžby a stavebnictví často mají zakořeněné postupy, těžkou regulaci a vysokou toleranci k riziku, ale nízkou přijetí automatizace. Jaké ne-technické bariéry (kulturní, regulační, provozní) AIM čelí při škálování svého řešení?

Je vždy výzvou, když transformační technologie vstoupí do prostoru, kde byly postupy stanoveny po desetiletí. AI poháněná technologie vždy přináší trochu skepse do netechnických průmyslů. Ale s AIM jsme byli schopni překonat tyto výzvy tím, že fyzicky ukázali operátorům, jak AIM funguje, jak jim dává páku, a jak se posunou do bezpečnějších, uspokojivějších a udržitelnějších kariér. 

Tyto průmysly cítí dopady nedostatku pracovních sil a rostoucí poptávky osobně, a když mohou vidět, jak AIM vybavená vozidla mohou dokončit plný směn autonomně s přesností, nebo operovat v lokalitách, které jsou příliš nebezpečné pro jejich posádku, aby tam šli, tyto obavy zmizí. Místo toho, aby byli uvězněni uvnitř strojů, operátoři jsou nadšení, že se dozvědí, že mohou operovat autonomní flotily na bezpečné vzdálenosti (a v klimatizovaném nebo vytápěném prostředí), aby zvýšili jak produkci, tak i provozní dobu. 

Rostoucí potřeba provozní efektivity převažuje nad překážkami, které tradičně brání přijetí. 

Založil jste AIM v době, kdy jen málo lidí se snažilo aplikovat AI v těžkých strojích a zemních pracích. Jak jste zkristalizoval dlouhodobou vizi pro AIM — a jak jste vyvážili ranou experimentaci s větší průmyslovou narací kolem automatizace v těžbě a stavebnictví?

Když jsem opustil Google, začal jsem budovat těžké fyzické infrastrukturální projekty, které vyžadovaly nízkou latenci a extrémní rychlost — to bylo tehdy, kdy jsem věděl, že potřebujeme přinést autonomní operace do fyzického světa.

Automatizace byla vždy více senem pro těžební a stavební průmysly; všichni doufali, že se objeví řešení, ale nikdo je nebudoval. S technickým a odvětvovým pozadím byla vize pro AIM jasná. Rozuměl jsem provozním mezerám, které bylo třeba vyřešit, a jak lze AI aplikovat ve fyzickém světě, a věděl jsem, že trh pro tuto optimalizaci existoval.

Vzhledem k vaší práci na planetární škále AI (v Google/Waymo) a nyní na autonomii zemních prací, jak srovnáváte potenciální dopad AI ve fyzickém světě ve srovnání s tím, co jsme viděli v digitálním doméně?

AI již transformovala, jak operujeme v digitálním světě, a vidíme podobnou hodnotu v fyzickém světě — ale v ještě větším měřítku. Stejně jako AI transformuje, jak lidé mohou provádět výzkum, spravovat úkoly a snižovat lidskou kontrolu, AIM transformuje, jak fyzické stroje fungují, učí se z zkušeností a přizpůsobují se měnícím se prostředí.

Povolujeme lidským operátorům, aby lépe vykonávali svou práci, vybavujeme je autonomními stroji, které mohou fungovat v lokalitách, kam fyzicky nemohou vstoupit, operovat v povětrnostních podmínkách, které by normálně zastavily místo prací, a udržovat nepřetržitou produktivitu. Ani digitální, ani fyzické aplikace AI nejsou určeny k tomu, aby zcela nahradily lidi — jde o to, jak vylepšit, jak lidé mohou pracovat.

Navrhli jste, že vize AIM sahá za hranice Země — do konstrukce a terraformace mimo planetu. Jak reálná je tato perspektiva ve vašem pohledu, a jakou roli vidíte AIM hrající v této budoucnosti?

Přinést tuto automatizaci do všech koutů Země je první krok — ale jakmile se stavební a těžební činnosti mimo planetu stanou realitou, potřeba autonomních, vzdáleně ovládaných těžkých strojů se stane ještě kritičtější. Nemůžeme poslat lidskou stavební posádku na Mars, ale můžeme poslat AIM vybavené stroje, které mohou fungovat v těch extrémních povětrnostních podmínkách, a to vše, zatímco se učí ze své vlastní zkušenosti, jak fungovat lépe v tomto krajinném prostředí. Potřebujeme stroje, které nefungují pouze na dálkové ovládání; potřebujeme stroje, které mohou fungovat zcela autonomně v místech, kam lidé nemohou.