インタビュー
アダム・サディレク – AIMの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ
アダム・サディレクは、AIMの創設者兼CEOです。子供の頃からロボティクスと自動化に情熱を持ち、独自に学習し、物理的な作業をよりスマート、迅速、安全にしたいという願望に駆られていました。那時の情熱が彼をGoogleに導き、そこで彼は地球規模のAIと自動運転車の開発に貢献しました。後にWaymoとなりました。未踏の機会を認識し、AIMを創設して土木工事に自律性をもたらしました。土木工事はほぼすべての人間のインフラストラクチャの基盤となっているにもかかわらず、油圧機械の登場以来ほとんど自動化が進んでいない分野です。
AIMは、重機用の世界初のAI搭載プラットフォームの先駆けとなり、地球を大規模に移動する方法を変革しています。高度な認識、計画、制御システムを組み合わせて、建設、採鉱、気候変動対策プロジェクトでの掘削、グラーディング、材料移動を自動化しています。同社の技術は、労働力不足、インフラの近代化、災害対策などの重要な世界的課題に対処し、将来、自律機械が地球上および地球外で構築できる基盤を整えます。
Google[x]で10年以上働き、Waymoになったプロジェクトを含む主要なAIイニシアチブに取り組みました。どのような経験が、デジタル環境ではなく物理的な世界を自動化することの重要性をあなたに気づかせましたか?
私はPh.D.を取得した直後にGoogleに参加することができました。Google[x]とAlphabetで働くことで、実際の環境でAIの潜在性を体験することができました。しかし、物理的なインフラストラクチャプロジェクトの構築に取り組むまで、自動化が物理的な世界でどれほどの大きな変化をもたらす可能性があるかを真正に認識することができませんでした。
経験豊富な建設業者であっても、毎日土や材料を移動するのがどれほど難しいかを見て、目覚ましい発見に至りました。誰もがこの基本的な問題に大規模な解決策を提供していないということです。自律的な土木工事は、地上のスタッフの安全性を大幅に向上させ、採鉱、建設、土木工事などの大規模な産業を加速させるだけでなく、テラフォーミングや地球への歴史的な損害の修復などの地球の大きな課題を解決する可能性もあります。
したがって、パンデミックの際に、ガレージで手動機械を自律機械に変換し始めました。那がAIMの誕生です。
AIM Intelligent Machinesは、油圧機械の導入以来ほとんどロボティクスや自律性のない分野に参入しました。AIMを立ち上げることを決めたときの重要な瞬間や洞察を説明してください。
私たちが使用するすべてのもの、毎日使う建物、道路、機械は、すべて採掘されたり栽培されたりします。私たちが土を移動する能力は、すべての基盤です。
建設業で働いている間に、採鉱や建設などの土木工事業界は他の業界と比べて技術や自動化の導入が遅れていることを実感しました。倉庫にはコンベアシステムがあり、工場には自動組立ラインがあり、コンテナの仕分けや追跡システムがありますが、土を大量に移動する方法は長い間変わりませんでした。
また、土木工事の改善に対する需要も理解しました。重機の操作は世界で最も危険な仕事の1つであり、熟練した労働者の深刻な不足につながっています（建設業界は来年までに約100万人の労働者を雇用する必要があります）。また、材料のサプライチェーンの改善、インフラの構築、災害による被害の修復、気候変動の悪影響の軽減などの分野で自律的な土木工事の必要性もあります。
すべてが私に、自律的な土木工事が必要であることを示しました。私たちは、地球を精度と規模で再構築するために、ビジョン、スピード、知性を必要としています。地球の大きな課題と機会に対処する基盤を整えるために、AIMを立ち上げることが私に必要でした。
採鉱や建設機械の自律性には、厳しい地形、予測不可能な条件、数十年間使用されている重機械などの複雑さがあります。プラットフォームを可能にした主な技術的ブレークスルーは何でしたか？センシング、マッピング、マシンラーニング、統合などの分野で?
厳しい環境で土を移動するための組み込みAIを設計することは簡単ではありません。道路、車線、またはAIが従うルールなどの構造がない環境を設計する必要がありました。また、極端な熱、寒さ、暗さ、インターネット接続のない場所、雪、雹、砂嵐などの天候条件でも動作できるシステムを開発する必要がありました。
AIMの重要な技術的ブレークスルーは、厳しい環境でのセンシングとマッピングの課題に対処することでした。センサー技術は、振動や衝撃が多く機械に搭載されると簡単に壊れることがあります。そこで、AIMのすべてのコンピューティングと重要なコンポーネントを独自の装甲構造に組み込み、デブリや砂が入らないようにシールしました。さらに、センサーを機械のスケルトンに溶接して、さらに耐久性を向上させました。
この頑丈さと、機械内での強力なエンドツーエンドの学習が、AIMが世界中の実際の作業現場で、極端な環境での土木工事タスクの自動化を可能にします。プロトタイプと、世界中の最大の採鉱会社、建設会社、米国政府機関によって商業的に導入されたシステムとの違いは大きいです。
AIMの戦略は、既存の重機にセンサー、LiDAR、カメラを搭載することです。なぜ、新しい自律機械を一から開発するのではなく、既存の機械を流用することを選択しましたか?
簡単に言えば、すべての土木工事現場で自動化を利用できるようにしたいからです。現場や資産の管理者は、すでに重機のフリートに数百万から数十億ドルを投資しています。1台の機械の価格は100万ドルを超えることが多く、長い期間使用されます。したがって、すべての機械を新しい自律機械に置き換えることは、現実的でも持続可能でもありません。
私たちのリトロフィット戦略は、世界中で稼働している数十万台の既存の機械に対応します。AIMにより、大規模な小規模な組織が、材料のサプライチェーンの改善、インフラの構築、災害による被害の修復、気候変動の悪影響の軽減など、自律性を即座に活用できるようになります。これは、今日必要なスピードと規模で自動化の力を解放することです。10年後の話ではありません。
並行して、同じハードウェア、ソフトウェア、AIを、チャネル、ディストリビューター、そしてOEMと提携して、フリート上でAIMの自律性プラットフォームを動作させています。最大の安全性、価値創出、共同の顧客成功、そして重要なエコシステムのための選択肢についてです。
あなたのプラットフォームは、機械が「自分で」掘削や作業をより迅速かつ効率的に行えるように、エンドツーエンドの学習を使用しています。現場でのフィードバックループはどのように機能し、どのような運用上の改善が見られましたか?
私たちのアプローチは、すべてのAIコンピューティングを機械内に配置することでした。ハード化されたプラットフォームと、GPSやインターネット接続のない環境でも動作する能力を組み合わせて、エッジでのエンドツーエンドの学習を通じて、高度な自律性を提供します。これにより、機械は作業を実行するにつれてより賢く、より迅速になります。実際、AIM搭載の機械は、1時間以内に非常に効率的に掘削する方法を学習できます。AIロボットコントロールは、学習するにつれて非常に正確になり、たとえば、GPSなしで2センチメートルの精度で動作します。
エンドツーエンドの学習は、AIMの機械が商業レベルの自律性に達し、世界中の生産現場での土木工事タスクを実行するために不可欠です。また、すべてのデータ、分析、パフォーマンスモニタリングが機械内にあり、機械の損耗を減らし、ダウンタイムを短縮し、機械の稼働寿命をさらに延ばすことができます。
さらに、システムが学習するにつれて、AIMは、燃料節約、作業サイクル、フリートの活用、AIによる最適な現場計画、再作業の排除など、運用上の新しい価値とCapExの価値を提供できます。平均して、採鉱では、AIMは1台の機械あたり年間1300万ドル相当のオーレを生成し、同時に1台あたり633,000ドルの直接の運用コストを節約します。さらに、誰も機械の近くにいないため、人的被害の可能性を完全に排除することで、非常に重要な安全性がもたらされます。これは、金額を超えたものです。私たちは、システムが提供する追加の運用上の利点を拡大し続けています。
あなたは、ここでのAIの適用が、インフラ、気候変動対策、防衛などに重要であると主張しています。現在取り組んでいる最も印象的な実用例は何ですか? それらが社会に与える影響はどのようなものですか?
今、10億人以上が海面から10メートル以下の高さに住んでいます。6人に1人が大規模な山火事のリスクがある地域に住んでいます。30億人以上が劣化した土地の復元が必要です。労働力不足が、重要なインフラストラクチャの構築、修理、プロジェクトの完了の速度に重大な影響を与えていることは疑いありません。これらの労働力不足は、気候変動の悪影響を逆転させたり、将来の課題を予防したりするペースを妨げています。
これらの課題に対処する唯一の方法は、作業現場に自律性と力をもたらすことです。労働力の制約、天候条件、危険な作業環境によって作業が制限されないようにすることです。
例えば、気候変動の悪影響により山火事が頻発しています。山火事による被害に反応するのではなく、山火事を起こさないようにします。AIM搭載のブルドーザーを深い森に直接投入して、山火事の拡大を防ぐ火防壁を作成できます。すべて遠隔操作で行います。海岸沿いに材料を積み上げて、海岸を高くすることで、堤防や海壁を構築するのと同様です。私たちがすでに行っている土木工事と同様です。
AIは、自然災害や気候変動への対応、予防方法を変革します。
採鉱や建設業界は、根付いた慣行、厳格な規制、リスク許容度が高いものの、自動化の導入は低いです。AIMは、解決を拡大する上で、文化的、規制上、運用上の非技術的な障壁に直面していますか?
変革的な技術が、慣れ親しんだ慣行を持つ業界に入ってくることは、常に課題です。AIMの場合、運営者にAIMの機能、利点、安全性、満足度の向上、キャリアの向上を実際に示すことで、これらの課題を克服できました。
労働力不足と需要の増加を直接感じているこれらの業界では、AIM搭載の車両が完全なシフトを自律的に完了し、精度を持って作業するのを見て、懸念が消えます。機械の中に閉じ込められているのではなく、安全な距離から遠隔操作で自律機械のフリートを操作できることを知ると、運営者は、出力と稼働時間の向上に興奮します。
運用の効率性の必要性は、従来採用を妨げていた障壁を上回ります。
あなたは、ほとんどの人が重機や土木工事にAIを適用しようとしなかったときにAIMを設立しました。AIMの長期的なビジョンをどのように明確にしましたか? 初期の実験と、採鉱や建設における自動化の業界の物語とのバランスをとる方法は何でしたか?
Googleを離れた後、私は低遅延と極限のスピードが必要な重度の物理的なインフラストラクチャプロジェクトの構築を始めました。そこで、私が物理的な世界に自律操作をもたらす必要性を認識しました。
自動化は、採鉱と建設業界では常に夢でした。誰も解決策を提供しようとしませんでした。技術的および業界特有の背景を持っていた私は、解決されるべき運用上のギャップと、物理的な世界でAIをどのように適用できるかを理解しました。最適化の市場が存在することも理解しました。
Google/Waymoでの地球規模のAIと、現在の土木工事の自律性の仕事を考えると、物理的な世界におけるAIの潜在的な影響と、デジタルドメインでの既存の影響をどのように比較しますか?
AIはすでにデジタル世界で私たちが働く方法を変革しています。物理的な世界でも同様の価値提案を目撃していますが、規模はさらに大きいです。AIは、人間が研究を行ったり、タスクを管理したり、人間の管理を減らしたりする方法を変革しています。AIMは、物理的な機械が動作し、経験から学び、変化する環境に適応する方法を変革しています。
人間のオペレーターが仕事をより良く行えるように、自律機械で彼らを支援することを目指しています。機械は、人間が物理的にアクセスできない場所で作業し、通常の作業を停止させる天候条件下で作業し、継続的に生産性を維持できます。デジタルまたは物理的なAIの適用は、人間を完全に置き換えることを目的としたものではありません。人間の仕事を強化することです。
あなたは、AIMのビジョンが地球を超えて、惑星の建設やテラフォーミングに及ぶと示唆しています。現実的な時間軸で見ると、この地平線はどのくらい現実的ですか? その未来では、AIMはどのような役割を果たすと考えていますか?
地球のすべての角度に自動化をもたらすことが第一のステップです。しかし、惑星外の建設や資源の利用が現実になるにつれて、遠隔操作の重機械に対する需要はさらに重要になります。人間の建設チームを火星に送ることはできませんが、AIM搭載の機械を送ることはできます。極端な天候条件で動作し、火星の景観で動作する方法を学習する機械を送ることができます。人間がアクセスできない場所で動作する機械ではなく、完全に自律的に動作する機械が必要です。
