सीमाहीन प्रयोगशाला ने सटीक विनिर्माण में एजेंटिक एआई लाने के लिए 20 मिलियन डॉलर की श्रृंखला ए फंडिंग जुटाई

सीमाहीन प्रयोगशाला ने 20 मिलियन डॉलर की श्रृंखला ए फंडिंग जुटाई है, क्योंकि कंपनी सीएडी/सीएएम-चालित विनिर्माण के लिए दुनिया का पहला एजेंटिक भौतिक एआई प्लेटफ़ॉर्म विस्तारित करने की कोशिश कर रही है। फंडिंग डेल टेक्नोलॉजीज़ कैपिटल और स्क्वायर पेग द्वारा संयुक्त रूप से की गई थी, जिसमें ग्रोव वेंचर्स, मेरोन कैपिटल, और किनेटिका ने भाग लिया था। कंपनी का कहना है कि नई पूंजी का उपयोग अपने अमेरिकी संचालन का विस्तार करने, अपने भौतिक एआई फाउंडेशन मॉडल के विकास को तेज करने और सीएनसी प्रोग्रामिंग के लिए स्वचालन क्षमताओं का निर्माण करने के लिए किया जाएगा।

2024 में स्थापित और पहले लिमिटलेससीएनसी के रूप में जानी जाने वाली, तेल अवीव स्थित स्टार्टअप विनिर्माण की सबसे लगातार बोतलेंक्स में से एक को लक्षित कर रही है: सीएनसी मशीनों को प्रोग्राम करने की अत्यधिक विशेषज्ञता वाली प्रक्रिया, जो जटिल एयरोस्पेस, रक्षा, चिकित्सा और औद्योगिक घटकों का उत्पादन करती है। जबकि एआई उद्योग का अधिकांश हिस्सा डिजिटल कार्य प्रवाहों पर केंद्रित रहता है, लिमिटलेस लैब्स उन कंपनियों की बढ़ती लहर का हिस्सा है जो भौतिक उत्पादन वातावरण में सीधे एआई लाने का प्रयास कर रही हैं।

सीएडी/सीएएम सिस्टम में एआई को सीधे लाना

आधुनिक सीएनसी मशीनिंग अभी भी अनुभवी प्रोग्रामर्स पर बहुत अधिक निर्भर करती है जो टूलिंग रणनीतियों, मशीन प्रतिबंधों, सामग्री गुणों और एक सीएडी मॉडल को एक विनिर्माण योग्य भाग में बदलने के लिए आवश्यक निर्णयों को समझते हैं।

लिमिटलेस लैब्स ने अपने प्लेटफ़ॉर्म को विनिर्माण कंपनियों द्वारा पहले से उपयोग किए जाने वाले सीएडी/सीएएम सॉफ़्टवेयर के भीतर काम करने के लिए बनाया है, जिसमें सीमेंस एनएक्स सीएएम, मास्टरकैम और पीटीसी क्रियो शामिल हैं। कंपनी का सीएएम एजेंट इंजीनियरों की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि वे मशीनिंग सुविधाओं की पहचान कर सकें, टूलिंग रणनीतियों की सिफारिश कर सकें, ऑपरेशनों को क्रमबद्ध कर सकें, टूलपाथ बना सकें और उत्पादन तैयार मशीन प्रोग्राम बना सकें। कंपनी के अनुसार, ग्राहकों ने मानव पर्यवेक्षण को पूरे कार्य प्रवाह में बनाए रखते हुए सीएनसी प्रोग्रामिंग समय में 50% तक की कमी की है।

व्यापक लक्ष्य केवल प्रोग्रामिंग कार्यों को स्वचालित करना नहीं है, बल्कि सीनियर मैकिनिस्ट और प्रोग्रामर के दिमाग में अक्सर मौजूद संस्थागत विनिर्माण विशेषज्ञता को पकड़ना है। प्लेटफ़ॉर्म को इंजीनियरिंग डेटा स्रोतों को जोड़ने, कंपनी-विशिष्ट मशीनिंग ज्ञान से सीखने और मौजूदा विनिर्माण प्रणालियों के साथ एकीकरण के माध्यम से सिफारिशों में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

भौतिक दुनिया के लिए एक फाउंडेशन मॉडल बनाना

प्लेटफ़ॉर्म के केंद्र में लिमिटलेस लैब्स द्वारा भौतिक एआई फाउंडेशन मॉडल कहा जाता है। बड़े भाषा मॉडल के विपरीत जो मुख्य रूप से पाठ और कोड पर प्रशिक्षित होते हैं, कंपनी का कहना है कि इसका मॉडल मशीनिंग-विशिष्ट डेटा पर प्रशिक्षित है, जिसमें सीएडी ज्यामिति, विनिर्माण प्रतिबंध, मशीन व्यवहार और धातु काटने का भौतिकी शामिल है।

यह अवधारणा उद्योगों में हो रहे एक व्यापक बदलाव को दर्शाती है। एआई के सामान्यीकृत प्रणालियों पर निर्भर करने के बजाय, निर्माताओं को अब मॉडल की आवश्यकता होती है जो वास्तविक दुनिया की प्रक्रियाओं, भौतिक सीमाओं और संचालन आवश्यकताओं को समझते हैं। ये विशेष प्रणालियां इंजीनियरिंग कार्य प्रवाहों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन की जा रही हैं जहां सटीकता, विश्वसनीयता और पुनरावृत्ति महत्वपूर्ण हैं।

एक स्टैंडअलोन चैटबॉट के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म मौजूदा उत्पादन सॉफ़्टवेयर के भीतर एक इंजीनियरिंग को-पायलट के रूप में काम करता है। कंपनी के अनुसार, प्रणाली मशीन सीमाओं, टूलिंग प्रतिबंधों, फीड, गति, सहनशीलता और विनिर्माण आवश्यकताओं का मूल्यांकन करती है जब यह सिफारिशें उत्पन्न करती है।

विनिर्माण के ज्ञान अंतर को संबोधित करना

निवेश का समय ऐसे समय में आया है जब निर्माताओं को एक बढ़ती हुई कार्यबल चुनौती का सामना करना पड़ रहा है।

कंपनी द्वारा उद्धृत आंकड़ों के अनुसार, लगभग एक चौथाई अमेरिकी विनिर्माण कार्यबल 55 वर्ष या उससे अधिक आयु का है, जबकि 97% निर्माता ज्ञान प्रतिधारण को एक प्रमुख चिंता के रूप में पहचानते हैं। उद्योग वर्तमान में 400,000 से अधिक खाली पदों का सामना कर रहा है, जिसमें अगले दशक में महत्वपूर्ण रूप से बढ़ने का अनुमान है।

एयरोस्पेस, रक्षा और चिकित्सा विनिर्माण जैसे उद्योगों के लिए, प्रोग्रामिंग त्रुटियां महंगी हो सकती हैं, और विशेषज्ञता अक्सर विकसित होने में वर्षों का अनुभव लेती है। जैसे ही अनुभवी मैकिनिस्ट सेवानिवृत्त होते हैं, निर्माताओं को बढ़ते दबाव का सामना करना पड़ता है ताकि वे संचालन ज्ञान को संरक्षित करते हुए नए इंजीनियरों को तेजी से तैयार कर सकें।

लिमिटलेस लैब्स के संस्थापकों का तर्क है कि एआई उस विशेषज्ञता को पकड़ने और स्केल करने के लिए एक तंत्र के रूप में कार्य कर सकता है, न कि जो इसे रखते हैं उन इंजीनियरों को बदलने के लिए। कंपनी का प्लेटफ़ॉर्म ऐतिहासिक प्रोग्रामिंग निर्णयों और संगठनात्मक मानकों से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो नए इंजीनियरों को दशकों के विनिर्माण अनुभव से लाभान्वित करने में मदद करता है।

औद्योगिक एआई का अगला चरण

जनरेटिव एआई का उदय मुख्य रूप से सॉफ़्टवेयर विकास, सामग्री पीढ़ी, और उद्यम उत्पादकता उपकरणों द्वारा परिभाषित किया गया है। विनिर्माण एक अधिक कठिन चुनौती प्रस्तुत करता है क्योंकि एआई प्रणालियों को सख्त भौतिक प्रतिबंधों के भीतर काम करना चाहिए जहां त्रुटियां उत्पादन गुणवत्ता, उपकरण प्रदर्शन और संचालन सुरक्षा को प्रभावित कर सकती हैं।

यही कारण है कि कई औद्योगिक एआई कंपनियां सामान्य भाषा मॉडल से परे डोमेन-विशिष्ट प्रणालियों की ओर बढ़ रही हैं जो इंजीनियरिंग, विनिर्माण और संचालन डेटा पर प्रशिक्षित हैं। सीएडी, सिमुलेशन और विनिर्माण पारिस्थितिकी तंत्र में, बढ़ती संख्या में स्टार्टअप यांत्रिक इंजीनियरिंग कार्य प्रवाहों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एआई एजेंटों का निर्माण कर रहे हैं, जो दर्शाता है कि क्षेत्र अपनी गोद लेने का एक नया चरण में प्रवेश कर सकता है।

लिमिटलेस लैब्स के लिए, अगला उद्देश्य अपने भौतिक एआई फाउंडेशन मॉडल को अधिक स्वायत्त सीएनसी कार्य प्रवाहों की ओर आगे बढ़ाना है, साथ ही साथ संयुक्त राज्य अमेरिका में व्यावसायिक संचालन का विस्तार करना जारी रखना है। कंपनी तेल अवीव में अपनी अनुसंधान टीम का विस्तार करने और अगले वर्ष में लगभग दोगुना कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने की योजना बना रही है।

जैसे ही एआई डिजिटल सहायकों से परे और भौतिक उत्पादन वातावरण में आगे बढ़ता है, बड़ा प्रश्न अब यह नहीं है कि क्या एआई डिज़ाइन उत्पन्न कर सकता है या सॉफ़्टवेयर लिख सकता है। इसके बजाय, ध्यान इस बात पर केंद्रित हो रहा है कि क्या एआई जटिलता, विशेषज्ञता और निर्णय लेने में मदद कर सकता है जो आधुनिक उद्योग का समर्थन करने वाले भौतिक उत्पादों के विनिर्माण की आवश्यकता है।