एडम सेडिलेक। एआईएम के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

एडम सेडिलेक एआईएम के संस्थापक और सीईओ हैं। एक बच्चे के रूप में, वह रोबोटिक्स और स्वचालन से जुनूनी थे – सिस्टम बनाने की इच्छा से प्रेरित जो स्वयं सीखते हैं और शारीरिक कार्य को अधिक बुद्धिमान, तेज और सुरक्षित बनाते हैं। उस प्रारंभिक आकर्षण ने उन्हें गूगल में ले जाया, जहां उन्होंने ग्राउंडब्रेकिंग काम में योगदान दिया ग्रह-आकार के एआई और स्वायत्त वाहनों पर, जो बाद में वेमो में विकसित हुआ। एक अप्रयुक्त अवसर को पहचानते हुए, उन्होंने पृथ्वी को हिलाने में स्वायत्तता लाने के लिए एआईएम की स्थापना की – एक क्षेत्र जो लगभग सभी मानव बुनियादी ढांचे का समर्थन करता है लेकिन हाइड्रोलिक मशीनरी के आगमन के बाद से बहुत कम स्वचालन देखा गया है।

एआईएम दुनिया का पहला एआई-संचालित मंच है भारी उपकरण के लिए, जो बड़े पैमाने पर पृथ्वी को कैसे हिलाया जाता है, उसे बदल रहा है। उन्नत धारणा, योजना और नियंत्रण प्रणालियों को जोड़कर, एआईएम निर्माण, खनन और जलवायु लचीलापन परियोजनाओं में उत्खनन, ग्रेडिंग और सामग्री आंदोलन को स्वचालित करता है। कंपनी की प्रौद्योगिकी श्रम की कमी, बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण और आपदा तैयारी जैसी महत्वपूर्ण वैश्विक चुनौतियों का समाधान करती है – एक भविष्य के लिए आधार तैयार करती है जहां स्वायत्त मशीनें पृथ्वी और उसके बाहर दोनों पर निर्माण कर सकती हैं।

आप गूगल [x] में एक दशक से अधिक समय से काम कर रहे हैं, जिसमें वेमो में क्या बना शामिल है, जैसे प्रमुख एआई पहलों पर काम कर रहे हैं। उस अवधि के दौरान कौन से विशिष्ट अनुभव आपको यह महसूस कराते हैं कि भौतिक दुनिया को स्वचालित करना – केवल डिजिटल वातावरण नहीं – सही मोर्चा था?

मुझे गूगल में शामिल होने का अवसर मिला जब मैंने अपनी पीएचडी पूरी की। गूगल [x] और अल्फाबेट में काम करने से मुझे वास्तविक दुनिया के वातावरण में एआई की संभावना को देखने का व्यावहारिक अनुभव मिला। लेकिन जब तक मैं भौतिक बुनियादी ढांचे परियोजनाओं का निर्माण करने में नहीं गया, तब तक मुझे यह वास्तव में महसूस नहीं हुआ कि स्वचालन भौतिक दुनिया में कितना बड़ा खेल परिवर्तक हो सकता है।

अनुभवी निर्माताओं के लिए भी प्रतिदिन मिट्टी, मिट्टी और सामग्री को स्थानांतरित करना कितना चुनौतीपूर्ण था, यह देखकर मुझे उस प्रकाश बुल्ब क्षण में ले जाया गया: कोई भी इस आवश्यक समस्या का सामना करने के लिए स्केलेबल तरीके से नहीं जा रहा था। स्वायत्त पृथ्वी संचालन न केवल जमीनी कर्मचारियों की सुरक्षा को क्रांतिकारी रूप से बढ़ावा देगा और खनन, निर्माण और सिविल कार्यों जैसे विशाल उद्योगों को तेज करेगा, बल्कि यह हमारे ग्रह की सबसे बड़ी चुनौतियों का समाधान कर सकता है, जैसे कि टेराफॉर्मिंग और हमारे ग्रह को ऐतिहासिक रूप से किए गए नुकसान को पूरा करना।

इसलिए, महामारी के दौरान, मैंने अपने गैराज में मैनुअल मशीनों को स्वायत्त में परिवर्तित करना शुरू किया, और यहीं एआईएम का जन्म हुआ।

एआईएम इंटेलिजेंट मशीन के साथ आप एक ऐसे क्षेत्र में चले गए हैं जिसने हाइड्रोलिक मशीनरी की शुरुआत के बाद से रोबोटिक्स या स्वायत्तता को देखा है। क्या आप उस निर्णायक क्षण या अंतर्दृष्टि का वर्णन कर सकते हैं जब आपने एआईएम को लॉन्च करने का समय तय किया?

हम जो कुछ भी बनाते हैं, जिस पर हम दिन-प्रतिदिन निर्भर करते हैं, वह मिट्टी से शुरू होता है। इस डिवाइस से लेकर जिस पर आप यह पढ़ रहे हैं, इमारतों, सड़कों और मशीनों तक जो हम हर दिन उपयोग करते हैं, सभी या तो खनन किए जाते हैं या उगाए जाते हैं, और पृथ्वी को स्थानांतरित करने की हमारी क्षमता सभी के लिए महत्वपूर्ण है।

मैंने निर्माण में काम करते हुए पहले से ही महसूस किया था कि खनन और निर्माण जैसे पृथ्वी संचालन उद्योगों ने अन्य उद्योगों की तुलना में बहुत कम प्रौद्योगिकी और स्वचालन देखा है। जबकि गोदामों में कन्वेयर सिस्टम, कारखानों में स्वचालित असेंबली लाइनें और शिपिंग कंटेनरीकरण और ट्रैकिंग सिस्टम थे – हम पृथ्वी को स्थानांतरित करने के तरीके बहुत लंबे समय से नहीं बदले हैं।

मैंने यह भी समझना शुरू किया कि पृथ्वी संचालन में सुधार की मांग कितनी बड़ी है। भारी मशीनरी संचालित करना दुनिया में सबसे खतरनाक नौकरियों में से एक है, जिससे कुशल श्रमिकों (निर्माण उद्योग को परियोजना मांग को पूरा करने के लिए अगले दो वर्षों में लगभग 1 मिलियन श्रमिकों को जोड़ने की आवश्यकता है) के लिए तीव्र और पुरानी श्रम की कमी होती है। सामग्री आपूर्ति श्रृंखला, बेहतर बुनियादी ढांचे का निर्माण, खतरनाक अपशिष्ट क्षेत्रों की सुरक्षा और पुनर्स्थापना, और जलवायु परिवर्तन के नकारात्मक प्रभावों को पूरा करने के लिए स्वायत्त पृथ्वी संचालन में सुधार की भी अविश्वसनीय आवश्यकता है।

यह सब मुझे इस ज्ञान की ओर ले जाया कि हमारी सभ्यता को स्वायत्त पृथ्वी संचालन की आवश्यकता है। हमें दृष्टि, गति और बुद्धिमत्ता की आवश्यकता है ताकि हम ग्रह को सटीकता और पैमाने के साथ पुन: आकार दे सकें और ग्रह की सबसे बड़ी चुनौतियों और अवसरों का समाधान कर सकें। यही एआईएम को लॉन्च करने और जो हम हल कर रहे हैं उसकी ओर ले जाता है।

खनन या निर्माण-उपकरण के लिए स्वायत्तता प्रस्तुत करता है जटिलता की विशाल समस्याएं: कठोर इलाके, अप्रत्याशित स्थितियों, दशकों से निर्मित भारी मशीनें। क्या आपके मंच को संभव बनाने के लिए सेंसिंग, मैपिंग, मशीन-लर्निंग या एकीकरण में मुख्य तकनीकी सफलताएं थीं?

पृथ्वी को हिलाने के लिए निहित एआई को डिज़ाइन करना आसान नहीं है, कुछ में से कुछ कठिन परिस्थितियों में। न केवल हमें ऐसे वातावरण के लिए डिज़ाइन करने की आवश्यकता थी जहां कोई सड़कें, स्ट्रीट लेन या एआई का पालन करने के लिए अन्य नियम संरचनाएं नहीं हैं – हमें ऐसी प्रणालियों को विकसित करने की भी आवश्यकता थी जो चरम गर्मी, ठंडे, अंधेरे, खराब से गैर-मौजूद इंटरनेट कनेक्टिविटी और बर्फ, ओले, या रेत तूफान जैसी मौसम की घटनाओं के साथ स्थानों पर काम कर सकें।

एआईएम के लिए एक प्रमुख तकनीकी सफलता कठोर वातावरण में सेंसिंग और मैपिंग की चुनौती का समाधान करना था। सेंसर प्रौद्योगिकी मशीनों पर स्थापित होने पर टूटने के लिए प्रवण हो सकती है जो बहुत सारे कंपन और प्रभाव का अनुभव करती हैं। इसलिए, हमने उन नाजुक भागों को समाप्त कर दिया और एआईएम के सभी कंप्यूट और महत्वपूर्ण घटकों को एक प्रोप्राइटरी संरक्षित संरचना में एम्बेड किया, जो मलबे और रेत को अंदर जाने से रोकने के लिए सील भी है। फिर हमने मशीन के अस्थि ढांचे के भीतर सेंसर को जोड़ दिया ताकि और भी अधिक टिकाऊपन प्रदान किया जा सके।

यह कठोरता, संयुक्त रूप से ऑनबोर्ड शक्तिशाली एंड-टू-एंड लर्निंग के साथ, एआईएम को विश्व भर के वास्तविक उत्पादन कार्य स्थलों पर कुछ सबसे चरम वातावरण में पृथ्वी संचालन कार्यों को स्वचालित करने की अनुमति देता है। एक प्रोटोटाइप और एक व्यावसायिक रूप से तैनात प्रणाली के बीच एक बड़ा अंतर है जिस पर दुनिया के कुछ सबसे बड़े खननकर्ता, निर्माता, और संयुक्त राज्य अमेरिका सरकार की शाखाएं हर दिन अपनी साइटों पर भरोसा करती हैं।

एआईएम की रणनीति मौजूदा भारी मशीनों को सेंसर, लिडार और कैमरों से लैस करना है। आपने पूरी तरह से नए स्वायत्त मशीनरी के विकास के बजाय विरासत उपकरण का लाभ उठाने का विकल्प क्यों चुना?

सरल उत्तर यह है कि हम चाहते हैं कि स्वचालन आज सभी पृथ्वी संचालन के लिए सुलभ हो। साइट और संपत्ति प्रबंधकों ने पहले से ही भारी मशीनरी बेड़े में लाखों से अरबों डॉलर का निवेश किया है। इन मशीनों में से केवल एक अक्सर 1 मिलियन डॉलर से अधिक की लागत से आती है और इसका एक लंबा संचालन जीवन है। इसलिए, स्वायत्त होने के लिए पूरे बेड़े को नए मशीनों से बदलना व्यावहारिक या टिकाऊ नहीं है।

हमारा रिट्रोफिट-फर्स्ट दृष्टिकोण दुनिया भर में संचालन में सैकड़ों हजारों विरासत मशीनों को संबोधित करता है। एआईएम संगठनों को बड़े या छोटे को तुरंत अपनी क्षमताओं को बढ़ाने की अनुमति देता है ताकि वे सामग्री आपूर्ति श्रृंखला, बुनियादी ढांचे का निर्माण, प्राकृतिक आपदाओं से खतरे या क्षतिग्रस्त क्षेत्रों की सुरक्षा और पुनर्स्थापना से परे कर सकें। यह आज की आवश्यकता के लिए स्वचालन की शक्ति को अनलॉक कर रहा है, न कि 10 साल बाद।

साथ ही, हम अक्सर समान हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और एआई को चैनल, वितरकों और यहां तक कि ओईएम के साथ साझेदारी में तैनात करते हैं जो हम जिन बेड़े को स्वायत्तता प्रदान करते हैं। इसलिए, यह अधिकतम सुरक्षा, मूल्य निर्माण, संयुक्त ग्राहक सफलता और महत्वपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र के लिए विकल्प के बारे में है।

आपका प्लेटफ़ॉर्म एंड-टू-एंड लर्निंग का उपयोग करता है ताकि मशीनें “स्वयं से सीख सकें” और अधिक कुशलता से खोद सकें। क्षेत्र में यह फीडबैक लूप कैसे काम करता है, और आपने अब तक किन संचालन सुधारों का अवलोकन किया है?

हमारा दृष्टिकोण ऑनबोर्ड सभी एआई गणना रखना था। हमारे कठिन मंच के संयोजन में जो जीपीएस या इंटरनेट के बिना भी काम करता है, हम एंड-टू-एंड लर्निंग के माध्यम से उन्नत स्वायत्तता प्रदान करते हैं जो एज पर किया जाता है। इससे मशीनें अपना काम करते हुए और भी बुद्धिमान और तेज हो जाती हैं। वास्तव में, एक घंटे से भी कम समय में, एक एआईएम-सुसज्जित मशीन वास्तव में अच्छी तरह से खोदना सीखती है! एआई रोबोटिक नियंत्रण बहुत ही सटीक हो जाता है क्योंकि यह सीखता है, उदाहरण के लिए, दो सेंटीमीटर की सटीकता के साथ चल रहा है, यहां तक कि जीपीएस के बिना भी।

एंड-टू-एंड लर्निंग एआईएम मशीनों के लिए व्यावसायिक-ग्रेड स्वायत्तता के स्तर तक पहुंचने के लिए महत्वपूर्ण है ताकि वे दुनिया भर के उत्पादन कार्य स्थलों पर पृथ्वी संचालन कार्य कर सकें। यह भी意味ता है कि सभी डेटा, विश्लेषण और प्रदर्शन निगरानी ऑनबोर्ड हैं ताकि मशीनों के पहनने और टूट-फूट को कम किया जा सके और उनकी कार्य अवधि को और बढ़ाया जा सके।

इसके अलावा, जैसे-जैसे सिस्टम सीखता है, एआईएम ईंधन की बचत, ड्यूटी चक्र, बेड़े के उपयोग, ऑप्टिमल एआई साइट योजना और पुनः काम को समाप्त करने के माध्यम से नए संचालन और कैपेक्स मूल्य प्रदान कर सकता है। खनन में, एआईएम प्रति मशीन प्रति वर्ष शीर्ष-पंक्ति के लिए अतिरिक्त $13 मिलियन मूल्य का अयस्क उत्पन्न करता है, जबकि सीधे ऑपेक्स बचत (प्रत्यक्ष ऑपेक्स बचत) के लिए प्रति मशीन प्रति वर्ष $633k की बचत भी करता है। लोगों को नुकसान की संभावना को पूरी तरह से समाप्त करना, क्योंकि अब मशीनों पर या उनके पास कोई नहीं है, अपने आप में एक महत्वपूर्ण सुरक्षा का स्तर लाता है जो डॉलर के आंकड़ों से परे है। हम जो अतिरिक्त संचालन लाभ प्रदान करते हैं उन्हें बढ़ाना जारी रखेंगे।

आप तर्क देते हैं कि एआई का यह अनुप्रयोग बुनियादी ढांचे, जलवायु लचीलापन, यहां तक कि रक्षा के लिए महत्वपूर्ण है। आप पर काम कर रहे हैं अब सबसे हड़ताली वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले क्या हैं – और आप उनके सामाजिक प्रभाव को कैसे देखते हैं?

वर्तमान में, 10 मीटर से कम ऊंचाई पर एक अरब से अधिक लोग रहते हैं, हर छठा व्यक्ति महत्वपूर्ण जंगल की आग जोखिम वाले क्षेत्रों में रहता है, और 3 अरब से अधिक लोग क्षतिग्रस्त भूमि से प्रभावित हैं जिसे पुनर्स्थापना की आवश्यकता है। कोई संदेह नहीं है कि श्रम की कमी महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे का निर्माण की दर को प्रभावित कर रही है, मरम्मत की जा रही है और परियोजनाओं को पूरा करने में कितनी तेजी से हो सकता है। ये श्रम की कमी जलवायु परिवर्तन के नकारात्मक प्रभावों को उलटने और भविष्य की चुनौतियों को रोकने के लिए महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे का निर्माण करने की दर को प्रभावित कर रही है।

जलवायु परिवर्तन के नकारात्मक प्रभावों के कारण आग लगने की घटनाएं बढ़ रही हैं। एआईएम-सुसज्जित बुलडोजर को गहरे जंगलों में सीधे ड्रॉप किया जा सकता है ताकि आग को फैलने से रोकने के लिए फायरब्रेक बनाए जा सकें, सभी जबकि दूरस्थ रूप से संचालित किया जा रहा है। इसी तरह, एक बांध या समुद्री दीवार का निर्माण करने का तरीका बहुत故意 रूप से तट के साथ सामग्री को ढेर करना है ताकि इसे ऊपर उठाया जा सके। यह हम जो पहले से ही पृथ्वी का काम करते हैं उसके समान है।

एआई जलवायु परिवर्तन और प्राकृतिक आपदाओं से निपटने और रोकने के लिए कैसे प्रतिक्रिया करता है यह बदल देगा।

खनन और निर्माण उद्योग अक्सर जड़ जमाए हुए अभ्यास, भारी नियमन और उच्च जोखिम सहनशीलता लेकिन कम स्वचालन अपनाने की प्रवृत्ति रखते हैं। एआईएम को अपने समाधान को स्केल करने में कौन से गैर-तकनीकी बाधाएं (सांस्कृतिक, नियामक, संचालन) का सामना करना पड़ता है?

यह हमेशा एक चुनौती है जब एक परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी एक ऐसे स्थान में प्रवेश करती है जहां दशकों से अभ्यास स्थापित किए गए हैं। एआई-संचालित प्रौद्योगिकी हमेशा गैर-तकनीकी उद्योगों में थोड़ा संदेह लाती है। लेकिन एआईएम के साथ, हम संचालकों को दिखाकर इन चुनौतियों को दूर करने में सक्षम रहे हैं कि एआईएम कैसे काम करता है, यह उन्हें कैसे लाभ देता है, और वे कैसे सुरक्षित, अधिक संतोषजनक और स्थायी करियर में आगे बढ़ सकते हैं।

इन उद्योगों को श्रम की कमी और बढ़ती मांग का सीधा प्रभाव महसूस हो रहा है, और जब वे देख सकते हैं कि एआईएम-सुसज्जित वाहन पूरे शिफ्ट को सटीकता के साथ स्वचालित रूप से कैसे पूरा कर सकते हैं, या खतरनाक स्थानों पर काम कर सकते हैं जहां उनकी टीम जाने में सक्षम नहीं है, तो ये चिंताएं गायब हो जाती हैं। संचालक उत्साहित हैं कि वे सीख सकते हैं कि एआईएम-सुसज्जित बेड़े का संचालन कैसे किया जाए ताकि उत्पादन और अपटाइम दोनों को बढ़ाया जा सके, सुरक्षित दूरी (और एसी या हीटिंग में)।

परिचालन की आवश्यकता पारंपरिक रूप से अपनाने से रोकने वाली बाधाओं को पार करती है।

आपने एआईएम की स्थापना एक समय में की जब कुछ लोग भारी मशीनरी और पृथ्वी संचालन में एआई लागू करने की तलाश में थे। आपने एआईएम के लिए दीर्घकालिक दृष्टि को कैसे स्पष्ट किया – और आपने खनन और निर्माण में स्वचालन के आसपास बड़े उद्योग की कहानी के साथ प्रारंभिक प्रयोग को कैसे संतुलित किया?

जब मैं गूगल से बाहर निकला, तो मैंने भारी शुल्क वाली भौतिक बुनियादी ढांचे परियोजनाओं का निर्माण शुरू किया जिन्हें निम्न विलंबता और चरम गति की आवश्यकता थी – यह तब था जब मुझे एहसास हुआ कि हमें भौतिक दुनिया में स्वायत्त संचालन लाने की आवश्यकता है।

स्वचालन खनन और निर्माण उद्योगों के लिए अधिक एक सपना था; हर कोई एक समाधान की उम्मीद कर रहा था, लेकिन कोई भी इसे बना नहीं रहा था। एक तकनीकी और उद्योग-विशिष्ट पृष्ठभूमि के साथ, एआईएम के लिए दृष्टि स्पष्ट थी। मुझे उन परिचालन अंतराल की समझ थी जिन्हें हल करने की आवश्यकता थी और एआई को भौतिक दुनिया में कैसे लागू किया जा सकता है, और मुझे पता था कि इस अनुकूलन के लिए बाजार मौजूद था।

गूगल/वेमो (प्लैनेटरी स्केल एआई) में आपके काम और अब पृथ्वी संचालन स्वायत्तता पर आपके काम के बीच, आप डिजिटल डोमेन में देखे गए लोगों की तुलना में भौतिक दुनिया में एआई के संभावित प्रभाव को कैसे देखते हैं?

एआई ने पहले से ही डिजिटल दुनिया में कैसे काम किया जाता है, इसे बदल दिया है, और हम भौतिक दुनिया में एक समान मूल्य प्रस्ताव देख रहे हैं – लेकिन एक और भी बड़े पैमाने पर। जैसे एआई अनुसंधान को संचालित करने, कार्यों का प्रबंधन करने और मानव पर्यवेक्षण को कम करने के लिए बदल रहा है, एआईएम भौतिक मशीनों को संचालित करने, सीखने से अनुभव और परिवर्तनशील वातावरण के अनुकूल होने में मदद कर रहा है।

हम मानव ऑपरेटरों को अपना काम बेहतर करने में मदद कर रहे हैं ताकि वे स्वायत्त मशीनों से लैस हो सकें जो उन स्थानों पर काम कर सकती हैं जहां वे शारीरिक रूप से नहीं जा सकते हैं, मौसम की स्थिति में काम कर सकती हैं जो सामान्य रूप से एक नौकरी साइट को बंद कर देगी, और निरंतर उत्पादकता बनाए रख सकती हैं। न तो डिजिटल और न ही भौतिक एआई अनुप्रयोग पूरी तरह से मानवता को बदलने के लिए हैं – यह मानवता को कैसे काम कर सकती है इसे बढ़ाने के बारे में है।

आपने सुझाव दिया है कि एआईएम की दृष्टि पृथ्वी से परे है – ग्रह के बाहर निर्माण और टेराफॉर्मिंग में। यह क्षितिज कितना वास्तविक है, और आप उस भविष्य में एआईएम की भूमिका को कैसे देखते हैं?

पूरे पृथ्वी पर स्वचालन लाना पहला कदम है – लेकिन जैसे ही ग्रह के बाहर निर्माण और संसाधन उपयोगिता वास्तविकता बन जाती है, स्वायत्त, दूरस्थ शक्तिशाली मशीनरी की आवश्यकता और भी महत्वपूर्ण हो जाएगी। हम मंगल ग्रह पर मानव निर्माण चालक दल नहीं भेज सकते हैं, लेकिन हम एआईएम-सुसज्जित मशीनें भेज सकते हैं जो उन चरम मौसम की स्थिति में काम कर सकती हैं, जबकि स्वयं उस परिदृश्य के लिए कैसे संचालित करना है यह सीखती हैं। हमें ऐसी मशीनों की आवश्यकता नहीं है जो केवल दूरस्थ नियंत्रण के माध्यम से काम करें; हमें ऐसी मशीनों की आवश्यकता है जो पूरी तरह से स्वायत्त रूप से काम कर सकें जहां मानव नहीं जा सकते हैं।