Adam Sadilek. Fondatore e CEO di AIM – Intervista

Adam Sadilek è il fondatore e CEO di AIM. Da bambino, era ossessionato dalla robotica e dall’automazione, spinto dal desiderio di costruire sistemi che imparino da soli e rendano il lavoro fisico più intelligente, veloce e sicuro. Quella fascinazione precoce lo portò a Google (GOOGL ), dove contribuì a lavori innovativi su scala planetaria sull’intelligenza artificiale e veicoli autonomi, che in seguito si evolsero in Waymo. Riconoscendo un’opportunità inesplorata, fondò AIM per portare l’autonomia alla movimentazione della terra – un settore che sostiene quasi tutte le infrastrutture umane, ma ha visto poca automazione dall’introduzione delle macchine idrauliche.

AIM sta facendo da pioniere nel mondo con la prima piattaforma alimentata da intelligenza artificiale per attrezzature pesanti, trasformando il modo in cui la terra viene spostata su larga scala. Combinando sistemi di percezione, pianificazione e controllo avanzati, AIM automatizza la escavazione, la livellazione e il movimento dei materiali nei progetti di costruzione, mineraria e resilienza climatica. La tecnologia dell’azienda affronta sfide globali critiche come la carenza di manodopera, la modernizzazione delle infrastrutture e la preparazione ai disastri, gettando le basi per un futuro in cui le macchine autonome possano costruire sia sulla Terra che oltre.

Hai trascorso più di un decennio a Google[x], lavorando su importanti iniziative di intelligenza artificiale, tra cui quella che sarebbe diventata Waymo. Quali esperienze specifiche durante quel periodo ti hanno convinto che automatizzare il mondo fisico – e non solo gli ambienti digitali – fosse la frontiera giusta?

Ho avuto il privilegio di unirmi a Google subito dopo aver ottenuto il mio dottorato in intelligenza artificiale. Lavorare a Google[x] e Alphabet (GOOG ) mi ha dato l’esperienza pratica per vedere il potenziale dell’intelligenza artificiale in ambienti del mondo reale. Ma non è stato fino a quando mi sono spostato nel costruire progetti di infrastrutture fisiche che ho realmente capito quanto potesse essere un fattore di cambiamento l’automazione nel mondo costruito.

Vedere quanto fosse difficile spostare terra, suolo e materiali ogni giorno – anche per costruttori esperti – mi ha portato a quel momento di illuminazione: nessuno stava affrontando questo problema essenziale in modo scalabile. L’automazione della movimentazione della terra non solo avrebbe radicalmente migliorato la sicurezza del personale a terra e accelerato enormi industrie come la mineraria, la costruzione e i lavori civili, ma avrebbe anche risolto alcune delle più grandi sfide del nostro pianeta, come la terraformazione e l’annullamento dei danni storicamente inferti al nostro pianeta.

Quindi, durante la pandemia, ho iniziato a convertire macchine manuali in macchine autonome nel mio garage, ed è lì che AIM è nata.

Con AIM Intelligent Machines hai scelto un settore che ha visto poca robotica o autonomia dall’introduzione delle macchine idrauliche. Puoi descrivere il momento o l’intuizione cruciale quando hai deciso che era il momento di lanciare AIM?

Tutto ciò che costruiamo, di cui ci fidiamo ogni giorno, inizia con la terra. Dal dispositivo che stai leggendo adesso agli edifici, strade e macchine che usiamo ogni giorno, tutto è stato o estratto o coltivato, e la nostra capacità di spostare la terra è fondamentale per tutto ciò.

Ho capito di persona lavorando nella costruzione che le industrie della movimentazione della terra come la mineraria e la costruzione hanno visto poca della tecnologia e dell’automazione che avevano trasformato altri settori. Mentre i magazzini avevano sistemi di trasporto su nastri, le fabbriche avevano linee di assemblaggio automatizzate e sistemi di containerizzazione e tracciamento delle spedizioni – i metodi che utilizziamo per spostare grandi quantità di terra non sono cambiati molto nel tempo.

Ho anche iniziato a capire l’enorme domanda di migliorare la movimentazione della terra. L’operazione di macchine pesanti è uno dei lavori più pericolosi al mondo, portando a carenze di manodopera acute e croniche per lavoratori qualificati (l’industria della costruzione deve attirare quasi 1 milione di lavoratori nei prossimi due anni per soddisfare la domanda dei progetti). C’è anche un’incredibile necessità in tutto il mondo di movimentazione della terra autonoma per migliorare tutto, dalle catene di approvvigionamento dei materiali alla costruzione di infrastrutture superiori, al ripristino di aree minacciate o danneggiate da disastri naturali e oltre.

Tutto ciò mi ha portato alla rivelazione che la nostra civiltà ha bisogno di movimentazione della terra autonoma. Abbiamo bisogno della visione, della velocità e dell’intelligenza per ridisegnare il pianeta con precisione e scala per affrontare le più grandi sfide e opportunità del pianeta. È questo che mi ha portato a lanciare AIM e a risolvere ciò che stiamo facendo.

L’autonomia per la mineraria o l’attrezzatura da costruzione presenta un’enorme complessità: terreni accidentati, condizioni imprevedibili, macchine pesanti costruite per decenni. Quali sono stati i principali progressi tecnici che hanno reso possibile la tua piattaforma – nella sensoristica, nella mappatura, nell’apprendimento automatico o nell’integrazione?

Progettare un’intelligenza artificiale incarnata per spostare la terra, in alcuni dei condizioni più difficili del nostro pianeta, non è facile. Non solo abbiamo dovuto progettare per ambienti in cui non ci sono strade, corsie o altre strutture di regole per l’intelligenza artificiale da seguire – abbiamo anche dovuto sviluppare sistemi in grado di farlo in luoghi con estremo caldo e freddo, buio, scarsa o inesistente connettività internet e eventi meteorologici come neve, grandine o tempeste di sabbia.

Uno dei principali progressi tecnici per AIM è stata la sfida della sensoristica e della mappatura in ambienti accidentati. La tecnologia dei sensori può essere propensa a rompersi quando equipaggiata con macchine che subiscono molte vibrazioni e impatti. Quindi, ciò che abbiamo fatto è eliminare quelle parti fragili e incorporare tutti i componenti critici e di calcolo di AIM in una struttura corazzata proprietaria, che è anche sigillata per impedire che detriti e sabbia entrino. Abbiamo poi saldato i sensori all’interno dello scheletro stesso della macchina per fornire ancora più durata.

Questa robustezza, in combinazione con un potente apprendimento end-to-end a bordo, è ciò che consente ad AIM di automatizzare le attività di movimentazione della terra in alcuni degli ambienti più estremi, in siti di lavoro reali in tutto il mondo. C’è un enorme livello di differenza tra un prototipo e un sistema distribuito commercialmente con alcuni dei più grandi minatori, costruttori e rami del governo degli Stati Uniti, che contano su di esso ogni giorno in tutti i loro siti.

La strategia di AIM è quella di aggiornare le macchine pesanti esistenti con sensori, LiDAR e telecamere. Perché hai scelto di sfruttare l’attrezzatura legacy invece di sviluppare interamente nuove macchine autonome dal principio?

La risposta semplice è che vogliamo che l’automazione sia accessibile a tutte le operazioni di movimentazione della terra oggi. I gestori di siti e asset hanno già investito milioni o addirittura miliardi in flotte di macchine pesanti. Solo una di queste macchine spesso costa più di 1 milione di dollari e ha una lunga vita operativa. Quindi non è assolutamente fattibile né sostenibile sostituire intere flotte con nuove macchine per diventare autonome.

Il nostro approccio di retrofitting indirizza centinaia di migliaia di queste macchine legacy in funzione in tutto il mondo. AIM consente alle organizzazioni, grandi o piccole, di aumentare immediatamente le loro capacità per migliorare le catene di approvvigionamento dei materiali, costruire infrastrutture, proteggere e restaurare aree minacciate o danneggiate da disastri naturali e oltre. Ciò sta sbloccando il potere dell’automazione per gli operatori alla velocità e alla scala necessarie per oggi, non tra 10 anni.

In parallelo, spesso distribuiamo lo stesso hardware, software e intelligenza artificiale in partnership con canali, distributori e persino OEM che producono le incredibili macchine idrauliche che turbochargiamo con la piattaforma di autonomia AIM in esecuzione su queste flotte. Quindi si tratta di massima sicurezza, creazione di valore, successo congiunto dei clienti e opzionalità per gli ecosistemi estremamente importanti.

La tua piattaforma utilizza l’apprendimento end-to-end in modo che le macchine possano “imparare da sole” a scavare più velocemente e in modo più efficiente. Come funziona esattamente quel ciclo di feedback sul campo e quali miglioramenti operativi hai osservato finora?

Il nostro approccio è stato quello di mettere tutta la computazione dell’intelligenza artificiale a bordo. In combinazione con la nostra piattaforma resistente che opera anche senza GPS o connettività internet, forniamo autonomia avanzata attraverso l’apprendimento end-to-end eseguito al margine. Ciò consente alle macchine di diventare più intelligenti e veloci man mano che eseguono il lavoro. In effetti, in meno di un’ora, una macchina equipaggiata con AIM impara a scavare veramente bene! Il controllo robotico dell’intelligenza artificiale diventa estremamente preciso man mano che impara, ad esempio, funzionando con un’accuratezza di due centimetri anche senza GPS.

L’apprendimento end-to-end è fondamentale per le macchine AIM per raggiungere quel livello di autonomia commerciale per eseguire attività di movimentazione della terra in siti di lavoro di produzione in tutto il mondo. Significa anche che tutti i dati, le analisi e il monitoraggio delle prestazioni sono a bordo per ridurre l’usura, tagliare i tempi di inattività e estendere ulteriormente la durata di vita operativa delle macchine.

Inoltre, man mano che il sistema impara, AIM può fornire nuovi valori operativi e di CapEx attraverso risparmi sui carburanti, ciclo di lavoro, utilizzo della flotta, pianificazione del sito ottimale AI ed eliminazione del rilavoro. In media, nella mineraria, AIM genera un valore aggiuntivo di 13 milioni di dollari di minerale per macchina ogni anno per il primo livello, mentre salva anche 633.000 dollari per macchina all’anno per miglioramenti di OpEx (risparmi diretti). L’eliminazione completa di qualsiasi potenziale danno alle persone, poiché nessuno è più sulla o vicino alle macchine, porta naturalmente a un enorme livello di sicurezza che è essenziale di per sé e va oltre le cifre in dollari. Stiamo continuando a espandere i benefici operativi aggiuntivi che il sistema fornisce.

Sostieni che l’applicazione dell’intelligenza artificiale qui è critica per l’infrastruttura, la resilienza climatica, persino la difesa. Quali sono i casi d’uso più sorprendenti che stai lavorando ora – e come vedi il loro impatto sociale?

Al momento, un miliardo di persone vive a meno di 10 metri sopra gli oceani in aumento, una su sei vive in aree a rischio di incendi boschivi significativi e oltre 3 miliardi sono colpiti da terre degradate che necessitano di ripristino. Non c’è dubbio che le carenze di manodopera stanno impattando gravemente sulla velocità con cui vengono costruite le infrastrutture critiche, vengono eseguiti i ripari e vengono completati i progetti. Queste carenze di manodopera stanno rendendo più difficile che mai non solo invertire gli impatti negativi del cambiamento climatico, ma anche prevenire proattivamente le future sfide.

L’unico modo per affrontare queste sfide a viso aperto è portando più potere e autonomia ai siti di lavoro – in modo che le operazioni non siano limitate dalle limitazioni della manodopera, dalle condizioni meteorologiche o dagli ambienti di lavoro pericolosi.

Ad esempio, gli incendi boschivi stanno aumentando di frequenza a causa degli impatti negativi del cambiamento climatico. Invece di reagire ai danni inflitti da questi incendi, AIM sta fermarli prima che accadano. Le macchine dotate di AIM possono essere rilasciate direttamente nelle foreste profonde per creare barriere antincendio che impediscono agli incendi di diffondersi, tutto mentre vengono operate a distanza. Allo stesso modo, il modo in cui si costruisce una diga o un muro di protezione è quello di accumulare intenzionalmente materiali lungo la costa per sollevarla. È analogo ai lavori di terra che facciamo già.

L’intelligenza artificiale trasformerà il modo in cui reagiamo e preveniamo questi disastri naturali e le sfide climatiche.

L’industria della mineraria e della costruzione spesso hanno pratiche consolidate, una forte regolamentazione e un alto livello di tolleranza al rischio, ma un basso livello di adozione dell’automazione. Quali sono le barriere non tecniche (culturali, regolamentari, operative) che AIM affronta nel scalare la sua soluzione?

È sempre una sfida quando una tecnologia trasformativa entra in uno spazio in cui le pratiche sono state stabilite per decenni. La tecnologia alimentata da intelligenza artificiale porta sempre un po’ di scetticismo in settori non tecnici. Ma con AIM, siamo stati in grado di superare queste sfide mostrando fisicamente agli operatori come funziona AIM, come dà loro una leva e come spostano verso carriere più sicure, più soddisfacenti e più sostenibili.

Queste industrie stanno sentendo l’impatto delle carenze di manodopera e della crescente domanda in prima persona, e quando possono vedere come le macchine equipaggiate con AIM possono completare un turno completo in modo autonomo con precisione, o operare in luoghi troppo pericolosi per il loro equipaggio, queste preoccupazioni scompaiono. Invece di essere bloccati all’interno delle macchine, gli operatori sono entusiasti di imparare che possono operare flotte autonome a una distanza sicura (e in aria condizionata o riscaldamento) per aumentare sia la produzione che il tempo di attività.

La crescente necessità di efficienza operativa supera gli ostacoli tradizionalmente che prevenivano l’adozione.

Hai fondato AIM in un momento in cui pochi stavano cercando di applicare l’intelligenza artificiale nelle macchine pesanti e nella movimentazione della terra. Come hai cristallizzato la visione a lungo termine per AIM – e come hai bilanciato la sperimentazione iniziale con il più ampio racconto dell’industria sull’automazione nella mineraria e nella costruzione?

Quando ho lasciato Google, ho iniziato a costruire progetti di infrastrutture fisiche pesanti che richiedevano bassa latenza e estrema velocità – è stato quando ho capito che dovevamo portare le operazioni autonome nel mondo fisico.

L’automazione era sempre più un sogno per le industrie della mineraria e della costruzione; tutti speravano che una soluzione si presentasse, ma nessuno la stava creando. Con uno sfondo tecnico e specifico dell’industria, la visione per AIM era chiara. Ho capito le lacune operative che dovevano essere risolte e come l’intelligenza artificiale potesse essere applicata nel mondo fisico, e sapevo che il mercato per questa ottimizzazione c’era.

Considerata la tua esperienza sia sull’intelligenza artificiale su scala planetaria (a Google/Waymo) che sull’autonomia della movimentazione della terra, come paragoni il potenziale impatto dell’intelligenza artificiale nel mondo fisico rispetto a ciò che abbiamo visto nel dominio digitale?

L’intelligenza artificiale ha già trasformato il modo in cui operiamo nel mondo digitale, e stiamo vedendo una valore proporzionale simile nel mondo fisico – ma su una scala ancora più grande. Allo stesso modo in cui l’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui gli esseri umani possono condurre ricerche, gestire attività e ridurre la supervisione umana, AIM sta trasformando il modo in cui le macchine fisiche operano, imparano dalle esperienze e si adattano a ambienti in cambiamento.

Stiamo abilitando gli operatori umani a fare il loro lavoro meglio equipaggiandoli con macchine autonome che possono lavorare in luoghi che fisicamente non possono accedere, operare in condizioni meteorologiche che normalmente chiuderebbero un cantiere, e mantenere una produttività continua. Né le applicazioni digitali né quelle fisiche dell’intelligenza artificiale sono destinate a sostituire completamente gli esseri umani – si tratta di migliorare il modo in cui gli esseri umani possono lavorare.

Hai suggerito che la visione di AIM si estende oltre la Terra – nella costruzione e nella terraformazione fuori dal pianeta. Quanto è realistico quell’orizzonte secondo te, e quale ruolo vedi AIM svolgere in quel futuro?

Portare questa automazione in tutti gli angoli della Terra è il primo passo – ma man mano che la costruzione e l’utilizzo delle risorse fuori dal pianeta diventano una realtà, la necessità di macchine pesanti autonome e remote diventerà ancora più critica. Possiamo inviare macchine equipaggiate con AIM che possono operare in quelle condizioni meteorologiche estreme, imparando dalle loro esperienze su come operare meglio per quel paesaggio. Abbiamo bisogno di macchine che non operino solo tramite controllo remoto; abbiamo bisogno di macchine che possano operare interamente in modo autonomo in luoghi in cui gli esseri umani non possono.