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์๋ด ์ฌ๋๋ . AIM์ ์ฐฝ๋ฆฝ์ ๋ฐ CEO – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
아담 사딜렉은 AIM의 창립자이자 CEO입니다. 어린 시절, 그는 로봇공학과 자동화에 매료되어 스스로 학습하고 물리적인 작업을 더 빠르고 안전하게 만드는 시스템을 구축하려고 했습니다. 이러한 초기의 매료는 그를 구글로 이끌었고, 그는 지구 규모의 AI와 자율 주행 자동차에 대한 개척적인 연구에 기여했습니다. 이는 나중에 웨이모(Waymo)가 되었습니다. 아직 활용되지 않은 기회를 인식하고, 그는 지구를 움직이는 작업에 자율성을 가져오기 위해 AIM을 설립했습니다. 이 분야는 거의 모든 인프라의 기초이지만, 유압 기계의 도입 이후 거의 자동화되지 않았습니다.
AIM은 중장비를 위한 세계 최초의 AI 기반 플랫폼을 개척하며, 대규모에서 지구를 움직이는 방식을変革하고 있습니다. 고급 감지, 계획, 제어 시스템을 결합하여 AIM은 건설, 채굴, 기후 회복 프로젝트를 통해굴착, 그레이딩, 재료 이동을 자동화합니다. 회사의 기술은 노동력 부족, 인프라 현대화, 재해 대비와 같은 중요한 글로벌 과제에 대처하며, 지구와 그 너머에서 자율 기계가 건설할 수 있는 미래를 위한 기반을 마련합니다.
구글[x]에서 10년 이상 주요 AI 이니셔티브에 참여했으며, 웨이모가 되는 프로젝트를 포함했습니다. 디지털 환경이 아닌 물리적인 세계를 자동화하는 것이 올바른 전선이라는 것을 확信시킨 구체적인 경험은 무엇입니까?
나는 박사 학위를 취득한 후 곧 구글에 합류할 특권을 가졌습니다. 구글[x]과 알파벳에서 일하는 것은 실제 환경에서 AI의 잠재력을 직접 경험할 수 있었습니다. 그러나 실제 인프라 프로젝트를 구축하는 것을 전환할 때까지, 자동화가 구축된 세계에서 얼마나 큰 게임 체인저가 될 수 있는지真正로 깨달을 수 있었습니다.
경험豊富한 건설자들에게도 매일 지구, 토양, 재료를 움직이는 것이 얼마나 어려운지 보면서, 어느 순간에야 비로소 깨달았습니다. nobody가 이 필수적인 문제를 확장 가능하게 해결하지 못하고 있다는 것을. 자율 지구 이동은 지면 직원의 안전을 급격히 향상시키고, 채굴, 건설, 시민 공사와 같은 거대한 산업을 가속화할 뿐만 아니라, 테라포밍과 우리가 지구에 가한 역사적인 피해를 복원하는 것과 같은 우리의 행성의 가장 큰 과제를 해결할 수 있습니다.
따라서 전염병 기간 동안, 나는 가라지에서 수동 기계를 자율 기계로 변환하기 시작했고, đó에서 AIM이 탄생했습니다.
AIM Intelligent Machines와 함께, 유압 기계의 도입 이후 거의 로봇이나 자율성이 없는 분야를 선택했습니다. AIM을 출시하기로 결정한 결정적 순간이나 통찰은 무엇입니까?
우리가 사용하는 모든 것, 우리가 의존하는 모든 것은 흙에서 시작됩니다. 당신이 이 글을 읽고 있는 기기에서 건물, 도로, 사용하는 기계까지, 모두 채굴되거나 재배되며, 지구를 움직이는 우리의 능력은 모두에 핵심입니다.
건설에서 일하면서, 지구 이동 산업인 채굴과 건설이 다른 산업과 달리 기술과 자동화의 혜택을 거의 받지 못했다는 것을 직접 경험했습니다. 창고에는 컨베이어 시스템이 있었고, 공장에는 자동 조립 라인이 있었고, 해상 컨테이너화와 추적 시스템이 있었지만, 우리는大量의 흙을 움직이는 방법은 오랜 시간 동안 거의 변하지 않았습니다.
또한 지구 이동을 개선해야 하는 엄청난 수요를 이해하기 시작했습니다. 중장비를 운영하는 것은 세계에서 가장 위험한 직업 중 하나로,熟練된 노동자의 노동력 부족을 초래하며, 건설 산업은 프로젝트 수요를 충족하기 위해 향후 2년 내에 거의 100만 명의 노동자를 추가로雇用해야 합니다. 또한 지구 이동을 자동화하여 물류, 인프라 건설, 재해 지역 복구, 기후 변화의 부정적인 영향 완화 등 다양한 분야를 개선할 수 있습니다.
모든 것이 우리 문명을 위해 자율 지구 이동이 필요하다는 깨달음으로 이끌었습니다. 우리는 지구를 정밀하고 규모로 재구성하기 위해 비전, 속도, 지능이 필요합니다. 그것이 나를 AIM을 출시하고 해결하는 데 이끌었습니다.
채굴 또는 건설 장비를 위한 자율성은 거친 지형, 예측할 수 없는 조건, 수십 년 동안 제작된 중장비와 같은 엄청난 복잡성을 나타냅니다. AIM 플랫폼을 가능하게 한 주요 기술적 돌파구는 무엇입니까? 감지, 매핑, 기계 학습, 통합과 관련하여?
지구를 움직이는 것을 위한 구체화된 AI를 설계하는 것은 쉽지 않습니다. 도로, 차선, 규칙 구조와 같은 규칙을 따를 수 있는 환경이 아닌 곳에서 작동하는 시스템을 설계해야 했습니다. 또한 극한의 열과寒冷, 어둠, 인터넷 연결이不存在하거나 불안정한 환경, 눈, 우박, 모래폭풍과 같은 날씨 조건에서 작동하는 시스템을 개발해야 했습니다.
AIM의 주요 기술적 돌파구 중 하나는 거친 환경에서 감지와 매핑의 도전에 대처하는 것이었습니다. 센서 기술은 많은 진동과 충격을 경험하는 기계에 장착될 때 쉽게 손상될 수 있습니다. 따라서 우리는 이러한 취약한 부품을 제거하고 AIM의 모든 컴퓨팅 및 임계 구성 요소를专用 방어구조에 내장했습니다. 또한 기계의 실제 골격 내에 센서를 용접하여 더욱 내구성을 제공했습니다.
이러한 내구성과 기계 학습의 조합은 AIM이 세계의 가장 극단적인 환경에서 지구 이동 작업을 자동화할 수 있게 합니다. 프로토タイプ와 상업적으로 배포된 시스템 사이에는 큰 차이가 있습니다. 세계 최고의 광산가, 건설자, 미국 정부 기관이 매일 자신의 사이트에서 의존하는 시스템입니다.
AIM의 전략은 센서, LiDAR, 카메라를 사용하여 기존 중장비를 개조하는 것입니다. 완전히 새로운 자율 기계를 개발하는 대신 기존 장비를 활용한 이유는 무엇입니까?
간단한答案은 지구 이동 작업을 오늘날 모두에게 자동화를 제공하고 싶기 때문입니다. 현장 및 자산 관리자는 이미 중장비 함대를 수백만에서 수십억 달러까지 투자했습니다. 이러한 기계 중 하나의 가격은 종종 100만 달러 이상이며, 긴 운영 수명을 가지고 있습니다. 따라서 새로운 기계로 전체 함대를 교체하여 자율성을 갖추는 것은 현실적이거나 지속 가능하지 않습니다.
우리의 개조 우선 접근 방식은 전 세계에서 운영 중인 수십 만 대의 기존 기계를 해결합니다. AIM은 조직, 크기와 상관없이, 즉시 자신의 능력을 강화하여 물류, 인프라, 재해 지역 복구, 기후 변화의 부정적인 영향 완화 등을 개선할 수 있습니다. 이것은 오늘날 필요한 속도와 규모로 자동화의 힘을 해방시킵니다. 10년 후가 아니라 지금입니다.
동시에 우리는 동일한 하드웨어, 소프트웨어, AI를 채널, 배급사, hatta 기존 중장비를 제작하는 OEM과 파트너십을 통해 배포합니다. 이것은 최대 안전, 가치 창출, 공동 고객 성공, 그리고 이러한重要한 생태계를 위한 선택권에 관한 것입니다.
플랫폼은 기계가 “자율적으로” 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 최종 학습을 사용합니다. 필드에서 이 피드백 루프는 어떻게 작동하며, 지금까지 어떤 운영 개선이 관찰되었습니다?
우리의 접근 방식은 모든 AI 컴퓨팅을 기계에 탑재하는 것이었습니다. 우리의 강화된 플랫폼과 인터넷이나 GPS가 없는 환경에서 작동하는 능력의 조합으로, 우리는 에지에서 수행되는 최종 학습을 통해 고급 자율성을 제공합니다. 이것은 기계가 작업을 수행할수록 더智能하고 빠르게 만듭니다. 실제로, AIM 장착 기계는 1시간도 안 되는 시간에 매우 잘 đào굴할 수 있습니다! AI 로봇 제어는 매우 정밀해집니다. 예를 들어, GPS 없이 2센티미터의 정확도로 작동할 수 있습니다.
최종 학습은 AIM 기계가 상업급 자율성을 달성하고 세계의 생산 작업 사이트에서 지구 이동 작업을 수행하는 데 핵심입니다. 또한 모든 데이터, 분석, 성능 모니터링이 기계 내에 있어 기계의 내구성과 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다.
또한, 시스템이 학습할수록, AIM은 연료 절약, 의무 주기, 함대 활용, 최적의 AI 사이트 계획, 재작업 제거와 같은 새로운 운영 및 CapEx 가치를 제공할 수 있습니다. 평균적으로 채굴에서, AIM은 매년마다 기계당 1,300만 달러의 추가 오르를 생성하며, 하위 라인 개선으로 기계당 633,000달러를 절약합니다(직접적인 OpEx 절약). 물론, 기계에 사람이 없기 때문에 잠재적인 위험을 완전히 제거하여 필수적인 안전을 제공합니다. 이것은 달러로 환산할 수 없는 가치입니다. 우리는 시스템이 제공하는 추가적인 운영 이점을 계속 확장하고 있습니다.
당신은 여기서 AI의 적용이 인프라, 기후 회복력, 심지어 국방과 같은 분야에서 중요하다고 주장합니다. 현재 작업 중인 가장 인상적인 실제 사용 사례는 무엇이며, 그 사회적 영향은 어떻게 보나요?
현재 10억 명의 사람들이 해수면에서 10미터 이내에 거주하며, 6분의 1이重大한 산불 위험 지역에 거주하고, 30억 명이 악화된 토지를 복원해야 합니다. 노동력 부족이 중요한 인프라를 건설하고, 수리하고, 프로젝트를 완료하는 속도를 심각하게影响하고 있다는 것은 명백합니다. 이러한 노동력 부족은 기후 변화의 부정적인 영향을 역전시키고 미래의 도전을 예방하는 것을 더 어렵게 만들고 있습니다.
이러한 도전에 직면하여 우리는 작업 현장에 더 많은 힘과 자율성을 가져와야 합니다. 작업이 노동 제약, 날씨 조건, 위험한 작업 환경에 의해 제한되지 않도록 해야 합니다.
예를 들어, 기후 변화의 부정적인 영향으로 산불이 더 빈번해지고 있습니다. 이러한 화재로 인한 피해에 반응하는 대신, AIM은 그 전에 이를 막습니다. AIM 장착 도저는 깊은 산림에 직접 투입되어 산불이 퍼지는 것을 방지할 수 있으며, 원격으로 작동할 수 있습니다. 마찬가지로, 제방이나 해벽을 건설하는 방법은 매우 의도적으로 물가에 물질을 쌓아 올리는 것입니다. 이것은 우리가 이미 하고 있는 지구 작업과 유사합니다.
AI는 이러한 자연 재해와 기후 도전에 대처하고 예방하는 방식을変革할 것입니다.
채굴 및 건설 산업은 종종 고정된 관행, 엄격한 규제, 높은 위험 감수성과 낮은 자동화 수용도를 가지고 있습니다. AIM은 해결해야 하는 비기술적 장벽(문화적, 규제적, 운영적)은 무엇입니까?
변화하는 기술이 이러한 분야에 진입할 때 항상 도전이 있습니다. AI 기반 기술은 비기술적 산업에서 약간의 회의를 가져올 수 있습니다. 그러나 AIM의 경우, 우리는 운영자가 AIM이 어떻게 작동하는지, 어떻게 그들에게 힘을 제공하는지, 어떻게 더 안전하고, 만족스럽고, 지속 가능한 경력을 제공하는지 보여줌으로써 이러한 도전을 극복할 수 있습니다.
이러한 산업은 노동력 부족과 증가하는 수요를 직접적으로 경험하고 있습니다. AIM 장착 차량이 완전한 시프트를 자율적으로 수행하고, 위험한 지역에서 작동할 수 있는 것을 볼 때, 이러한 우려는 사라집니다. 기계 내에 갇히지 않고, 안전한 거리에서(또는 에어컨 또는 난방이 있는 환경에서) 자율 기계 함대를 운영하여 출력과 업타임을 모두 향상시킬 수 있습니다.
운영 효율성의 필요성이 전통적으로 자동화를 방해하는 장벽을超过합니다.
당신은 AIM을 설립했을 때, 거의 아무도 중장비와 지구 이동에 AI를 적용하지 않았습니다. AIM의 장기적인 비전은 어떻게 형성되었으며, 초기 실험과 채굴 및 건설 분야의 자동화에 대한 더 큰 산업 내러티브를 어떻게 균형잡았나요?
구글을 떠난 후, 나는 저지연과 극한의 속도가 필요한 중형 물리적 인프라 프로젝트를 구축하기 시작했습니다. 이것은 내가 물리적인 세계에 자율 작동을 가져와야 한다는 것을 알게 된 때였습니다.
자동화는 채굴과 건설 산업에서 항상 꿈꾸던 것이었습니다. 모두가 해결책이 나타나기를 희망했지만, 아무도 그것을 만들지 않았습니다. 기술적이고 산업 특정적인 배경으로, AIM의 비전은 명확했습니다. 해결해야 할 운영 격차와 물리적인 세계에서 AI를 적용하는 방법을 이해했습니다. 또한 시장의 최적화가 필요하다는 것을 알았습니다.
구글/웨이모에서 행성 규모의 AI와 지금 지구 이동 자율성에 대한 작업을 고려할 때, 디지털 도메인에서 본 것과 비교하여 물리적인 세계에서 AI의 잠재적인 영향은 무엇이라고 생각합니까?
AI는 이미 디지털 세계에서 우리가 작동하는 방식을変革했습니다. 우리는 물리적인 세계에서 비슷한 가치 제안을 보며, 그러나 더 큰 규모에서 그렇게 하고 있습니다. 마치 AI가 연구를 수행하고, 작업을 관리하고, 인간의 감시를 줄이는 방식과 유사하게, AIM은 물리적 기계가 작동하고, 경험에서 배우고, 변경하는 환경에 적응하는 방식을 변革하고 있습니다.
우리는 기계를 인간이 물리적으로 접근할 수 없는 위치에서 작동할 수 있도록, 날씨 조건으로 인해 작업장이 중단되는 경우에도 연속적인 생산성을 유지할 수 있도록, 기계를 장비하여 인간이 더 잘 작동할 수 있도록 지원합니다. 디지털 또는 물리적인 AI 적용은 인간을完全하게 대체하기 위한 것이 아닙니다. 인간이 어떻게 작동할 수 있는지 향상시키는 것입니다.
AIM의 비전이 지구를 넘어서, 행성 건설 및 테라포밍으로 확장된다는 것을 제안했습니다. 이 지평은 얼마나 현실적이며, 이러한 미래에서 AIM은 어떤 역할을 할 것이라고 생각합니까?
지구의 모든 구석에서 자동화를 가져오는 것이 첫 번째 단계입니다. 그러나 행성 간 건설과 자원 활용이 현실이 될 때, 극한의 날씨 조건에서 작동할 수 있는 중장비의 필요성이 더욱 중요해질 것입니다. 우리는 인간 건설 크루를 화성에 보낼 수 없습니다. 그러나 AIM 장착 기계를 보낼 수 있습니다. 이러한 기계는 극한의 날씨 조건에서 작동할 수 있으며, 그景観에서 작동하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다. 우리는 원격 제어만으로 작동하는 기계가 아니라, 인간이 접근할 수 없는 위치에서 완전히 자율적으로 작동하는 기계가 필요합니다.
