Limitless Labsが2,000万ドルのシリーズAラウンドを調達し、精密製造にAgentic AIを導入する

Limitless Labsは、世界初のAgentic Physical AIプラットフォームをCAD/CAM駆動の製造に導入するために、2,000万ドルのシリーズAラウンドを調達しました。このラウンドは、Dell Technologies Capital (DELL ) とSquare Pegが共同でリードし、Grove Ventures、Meron Capital、およびKineticaが参加しました。同社は、新しい資本を使用して米国での事業を拡大し、Physical AI Foundation Modelの開発を加速し、CNCプログラミングの自動化機能を構築することを計画しています。

2024年に設立された同社は、Tel Avivを拠点とし、LimitlessCNCとして以前は知られていました。同社は、航空宇宙、防衛、医療、工業部品の製造に使用されるCNCマシンのプログラミングという、製造業で最も根強いボトルネックの1つに着目しています。AI業界の多くはデジタルワークフローに焦点を当てている一方で、Limitless Labsは、物理的な生産環境にAIを直接導入しようとする会社の増える波の一部です。

CAD/CAMシステムにAIを直接導入する

現代のCNCマシニングは、ツール戦略、機械の制約、材料の特性、製造可能な部品にCADモデルを変換するために必要な数多くの決定を理解する、豊富な経験を持つプログラマーに大きく依存しています。

Limitless Labsは、既存のCAD/CAMソフトウェア、Siemens NX CAM、Mastercam、PTC Creo内で動作するプラットフォームを構築しました。同社のCAMエージェントは、機械要素の特定、ツール戦略の推奨、操作のシーケンシング、ツールパスの生成、生産準備済みマシンプログラムの作成を支援することで、エンジニアを支援するように設計されています。同社によると、顧客はCNCプログラミング時間を最大50%削減しながら、ワークフロー全体で人間の監視を維持しています。

より広範な目標は、単にプログラミングタスクを自動化することではなく、機械加工の専門知識をキャプチャすることです。この知識は、シニアマシニストとプログラマーのみに存在することが多いため、プラットフォームはエンジニアリングデータソースを接続し、会社固有の機械加工知識から学び、既存の製造システムとの統合を通じて推奨事項を継続的に改善するように設計されています。

物理世界のための基礎モデルを構築する

プラットフォームの中心には、Limitless LabsがPhysical AI Foundation Modelと呼ぶものがあります。テキストとコードで主に訓練された大規模な言語モデルとは異なり、同社のモデルは、CAD幾何学、製造の制約、機械の動作、金属切削の物理学などの機械加工特有のデータで訓練されています。

この概念は、産業用AI全体で発生しているより広範なシフトを反映しています。一般化されたAIシステムに頼るのではなく、製造業者は、現実世界のプロセス、物理的制限、運用要件を理解するモデルを必要としています。これらの特殊なシステムは、精度、信頼性、再現性が重要なエンジニアリングワークフローをサポートするように設計されています。

スタンドアロンチャットボットとしてではなく、既存の生産ソフトウェア内に組み込まれたエンジニアリングコパイロットとしてプラットフォームが動作します。同社によると、システムは、推奨事項を生成する際に、機械の制限、ツールの制約、フィード、スピード、公差、製造要件を評価します。

製造業の知識ギャップに取り組む

資金調達のタイミングは、製造業者が増加する労働力の課題に直面している際に来ています。

同社が引用したデータによると、米国製造業労働者の約4分の1が55歳以上であり、97%の製造業者が知識の保有を大きな関心事としています。業界は現在、40万以上の空席を抱えており、このギャップは今後10年で大幅に拡大する予想です。

航空宇宙、防衛、医療製造などの業界では、プログラミングエラーは高額なものとなり、専門知識を身に付けるには長年の実践経験が必要です。ベテランマシニストが退職すると、製造業者は運用知識を維持する圧力に直面し、新しいエンジニアをより迅速に育成する必要があります。

Limitless Labsの創設者は、AIがエンジニアを置き換えるのではなく、専門知識をキャプチャしてスケールアップするためのメカニズムとして機能できるという意見です。同社のプラットフォームは、歴史的なプログラミング決定と組織の基準から学び、新しいエンジニアが数十年の製造業の経験から得た知識を活用できるように設計されています。

産業用AIの次の段階

生成AIの台頭は、主にソフトウェア開発、コンテンツ生成、エンタープライズ生産性ツールによって定義されてきました。製造業は、AIシステムが厳格な物理的制約の中で動作し、エラーが生産品質、機器のパフォーマンス、運用の安全性に影響を与える可能性があるため、より困難な課題を提起します。

そのため、多くの産業用AI企業は、一般的な言語モデルから、エンジニアリング、製造、運用データで訓練されたドメイン固有のシステムに向かって進化しています。CAD、シミュレーション、製造のエコシステム全体で、機械工学のワークフローに特化したAIエージェントを構築するスタートアップが増えており、このセクターが採用の新しい段階に入っている可能性があります。

Limitless Labsにとって、次の目標は、Physical AI Foundation Modelをより自律的なCNCワークフローに向けて進化させることであり、同時に米国での商業運用を拡大することです。同社は、Tel Avivでの研究チームを拡大し、約1年で従業員数をほぼ2倍に増やすことを計画しています。

AIがデジタルアシスタントを超えて物理的な生産環境に進出するにつれ、AIが設計を生成したりソフトウェアを書いたりできるかどうかという疑問は、もはや重要ではないかもしれません。代わりに、AIが、現代の産業を支える物理的な製品を製造するために必要な複雑さ、専門知識、意思決定を管理するのを助けることができるかどうかが焦点になります。