크리스 닐슨, 레바타스 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

크리스 닐슨은 레바타스의 설립자이자 CEO입니다. 레바타스는 비즈니스에서 시각적 검사를 자동화하는 방식을超次元화하는 엔드투엔드 AI 솔루션, 기계 학습 모델 및 인간-루프 시스템을 구축합니다.

레바타스와 그 특허된 기계 학습 기술인 인지 검사 플랫폼은 글로벌 시장 선도 고객을 위한 산업 검사 프로그램을 완전히 자동화합니다. 인지 검사 플랫폼은 고급 로봇, 카메라 및 드론과 함께 사전 훈련되거나 사용자 정의로 구축된 ML 검사 모델을 통합하여 산업 검사 사용 사례에 대한 엔드투엔드 자동화를 제공합니다.

남부 플로리다에 본사를 둔 레바타스는 지역 및 글로벌 시장 모두에서 업무를 수행하며 BMW, AB InBev, Dow Chemical, Boston Dynamics, Praxair, Johnson Controls, NextEra Energy/FPL, Ryder, Royal Caribbean, PGA of America, Carrier, G4S, HSBC 등과 같은 산업 선도 고객과 협력합니다.

레바타스의 기원과 소프트웨어 회사에서 일자리를 잃은 후 어떻게 시작되었는지에 대해 논의해 주시겠습니까?

2006년,私は大きな 통신 고객을 위한 화이트 레이블 안티 멀웨어 소프트웨어에 중점을 둔 소프트웨어 회사에서 영업을 담당했습니다. 그 역할에서私は 소프트웨어의 모의 업을 설계하는 프로세스를 개발했으며, 이는 더 많은 거래를 마감하는 데 도움이되었습니다.私は 잘하고 있었지만, 회사는 어려움에 빠졌습니다. 그 해 말,私は 많은 팀 멤버와 함께 해고되었습니다.

그 경험에서私は 기본적인 디지털 디자인 기술과 긍정적인 기업가 정신을 가져와 남부 플로리다의 지역 기업에 맞춤형 소프트웨어 디자인 및 개발 서비스를 제공하기 시작했습니다. 그런 다음 모든 것이 눈球했습니다. 한 작은 비즈니스 고객이 나를 중간 규모의 고객에게 소개했고, 새로운 계정이 점점 더 커졌습니다. 행복한 고객으로부터 많은 추천이 들어오면서 비즈니스와 디지털 디자인으로의 확장을 따라가기 위해 개발 전문가를 고용하기 시작했습니다. 우리는 빠르게 모든 것을 하는 디지털 에이전시가되어 웹사이트, 전자 상거래 플랫폼, 백엔드 소프트웨어 통합 및 디지털 마케팅 서비스를 포함한 모든 것을 구축했습니다.

레바타스는 처음에 일반적인 목적의 디지털 에이전시로 시작되었지만, 어떻게 레바타스가 AI로 전환되었는지에 대해 논의해 주시겠습니까?

에이전시의 일반적인 목적, 키친 싱크 접근 방식은 수입을 증가시키는 데 좋았지만,我們는 제공되는 제품군이 확장됨에 따라 품질과 일관성을 유지하기가 어려울 것이라고認識했습니다. 우리는 우리의 초점을 좁히기로 결정했습니다. 디자인 및 개발 서비스에서 멀어지고 인공 지능 및 기계 학습 솔루션 분야에만 집중했습니다.

디지털 에이전시에서 엔터프라이즈 SaaS 솔루션으로 전환하는 것이 큰 도약으로 보일 수 있지만, 실제로는 자연스럽고 유기적인 전환입니다.

우리는 세계에서 가장 큰 회사와 함께 작업하여 그들의 데이터와 뒤쪽 시스템을 기반으로 맞춤형 디지털 솔루션을 구축했습니다. 여러 플랫폼과 산업에서 우리는 명확하고 일관된 기술 격차를 발견했으며, 이는 우리에게 시장 기회로 보였습니다. 궁극적으로, 우리는 이러한 격차를 메우기 위한 솔루션과 제품을 구축하기로 결정했습니다. 2020년에 레바타스는 공식적으로 전문 서비스 및 컨설팅에서 AI/ML 소프트웨어 제품 개발로 전환되었습니다. 그것은 올바른 움직임이었습니다.

레바타스가 자연어 처리와 컴퓨터 비전을 모두 사용하여 기계 감知에 초점을 맞추기로 결정한 주요 순간은 언제였습니까?

레바타스의 非 기술적인 설립자로서私は 非常に 지능적이고 능력 있는 사람들로부터 듣는 데 익숙해졌습니다. 레바타스의 비전을 컴퓨터 비전 솔루션으로 설정한 것은 내 비즈니스 파트너이자 CTO인 다니엘 브루스였습니다. 그는 비전을 더 좁혀 “산업 검사 솔루션의 자동화”로 정의했습니다.

私の最初의 생각은 이것이 너무 작은 니치가 될 것이라는 것이었으며, 우리는 비즈니스 성장 목표를 달성하기 위해 충분한 고객을 찾지 못할 것이라고 생각했습니다.私は 완전히 틀렸습니다. 그것은 사실 전체 시장 자체이며, 우리는 구축한 것을 정확히 필요로하는巨大한 글로벌 엔터프라이즈 고객이 가득 차 있습니다.

또한 고급 데이터 캡처 하드웨어 제조업체, 즉 로봇, 드론, 카메라, IoT 센서 등이 있습니다. 그들은 레바타스에서 구축한 솔루션을 찾고 있습니다. 이 회사의 피벗은 지난 5-6년 동안 두 가지 별개의 단계로 발생했습니다. 첫 번째 단계에서는 우리는 일반적인 디지털 변환 컨설턴트에서 AI/ML 전문가로 전환했습니다(그러나 여전히 컨설턴트로). 최종 단계에서는 전문 서비스에서 새로운 소프트웨어 제품 개발 비즈니스 모델로 전환했습니다. 이것이 오늘날의 우리입니다.

레바타스는 로봇틱스 공간에서 가장 흥미로운 회사 중 하나인 보스턴 다이내믹스와 파트너십을 맺었습니다. 이 파트너십에 대한 세부 정보를 공유해 주시겠습니까?

솔직히,私は 보스턴 다이내믹스와의 파트너십에 대해 이야기하는 것이難しい 것입니다. [laughs] 보스턴 다이내믹스의 사람들과 스팟 로봇과 함께 일하는 것은 私が 지금까지 한 가장 개인적이고 전문적인 것 중 하나입니다.私の 팀도 同じ 생각을합니다.

그들은 세계에서 가장 先進的이고 能力 있는 다이내믹 모바일 로봇을 만들고 있습니다. 하지만 그들은 또한 함께 일하기 좋은 사람들입니다. 핵심은 스팟 로봇이 ‘박스에서’ 시장 선도적인 운동 능력과 물리적 능력을 가지고 나온다는 것입니다. 그러나 그들은 여전히 “직장에서”의 훈련을 필요로합니다. 즉, 그들은 그들의 환경을 인지적으로 이해하고 반응하는 방법을 배우는 것입니다. 이것이 레바타스가 참여하는 부분입니다.

우리의 산업 검사 모델과 인지 검사 플랫폼은 스팟 로봇이 고객의 시설의 중요한 요소를 검사할 수 있도록启用합니다. 그들은 무엇을 보고 있는지 이해하고 발견에 따라 어떻게 반응해야 하는지 알 수 있습니다. 스팟 로봇은 많은 것을 할 수 있지만, 우리는 일반적으로 안전, 보안 및 예방 유지 보수 사용 사례에서 그들을 배치합니다. 이러한 사용 사례는 특정 산업에 국한되지 않지만, 보스턴 다이내믹스와 함께 전기 공급, 석유 및 가스, 제조 산업에서 많은 수요를 보고 있습니다.

제조업체에게 아날로그 게이지 읽기가 इतन한 고통의 요인인 이유는 무엇입니까?

아날로그 게이지 읽기를 혁신의 특히 흥미로운 영역으로 생각하지 않을 수도 있습니다. 그러나 시설의 출력을 운영, 유지 관리 및 제공하는 전문가에게는 큰 문제입니다.

특정 산업 시설에는 수천 개의 아날로그 게이지가 산업 장비를 모니터링합니다. 현재, 직원들은 시설의 업타임과 생산성을確保하기 위해 이러한 게이지를 수동으로不断으로 모니터링해야 합니다. 디지털 게이지가 사용 가능하지만, 많은 시설에서는 수십 년 동안 작동하도록 설계된 레거시 장비를 운영합니다. 기계 장치의 수천 개를 센서화하는 것은 수백만 달러의 비용이 들 수 있습니다. 또한 매우 지능적이고 능력 있는 인간이 매일 매일 시설을 돌아다니며 아날로그 게이지를 시각적으로 읽고 보고하는 것을 하는 것은 매우 비용이 많이 듭니다. 수동 모니터링은 매우 비효율적이며, 노동력 부족이나 더 긴급한 유지 보수 책임으로 인해 쉽게 뒤처질 수 있습니다. 그리고 장비가 점검되지 않아故障하면 훨씬 더 비싼 문제가 발생할 수 있습니다.

반면에, 모바일 로봇은 일정한 일정으로 시설을 돌아다니며 동일한 검사를 자율적으로 수행할 수 있습니다. 레바타스 소프트웨어를 사용하여 이러한 검사를 수행합니다. 로봇을 배치하면 데이터 캡처의 일관성, 신뢰성 및 정확성이 대폭 향상됩니다. 또한 인간 직원은 비즈니스에서 더 가치 있는 작업에 시간을 할애할 수 있습니다. 로봇은 인간이 할 수 없는 작업을 수행할 수 있습니다.

레바타스는 자율 기술을 사용하여 이 문제를 어떻게 해결합니까?

간단히 말해서, 인간의 수동 운영이 필요한 산업 솔루션은 거의 또는 전혀 ROI를 제공하지 않습니다. 우리의 고객은 그것을 구매하지 않을 것입니다. đó가 우리의 하드웨어 파트너가 완전한 자율성을 제공하는 솔루션을 제공하는 이유입니다. 그들의 디바이스는 검사 루트를 생성하고, 검사 모델을 실행하고, 충전을 위해 전원源으로 돌아옵니다. 모두 루프에서입니다.

인간 작업자는 여전히 이러한 자동화된 솔루션을 감시하여 의도한 대로 작동하는지 확인할 것입니다. 마치 훈련 중인 주니어 직원과 마찬가지로, AI는 아직 완벽한 분석과 결정에 필요한 정확도를 가지지 못합니다. 우리는 기술을 설계하여 인간이 프로세스에 참여하여 올바른 결정을 내릴 수 있도록합니다. 우리 분야에서는 이것을 “인간-루프” 워크플로라고합니다. 이것은 레바타스 플랫폼의 일부입니다. 전반적인 목표는 모니터링 관련 작업에 인간이 소요하는 시간을 지속적으로 줄이는 것입니다. 그러나 인간 작업자가 언제나 통지되고 결정권을 가지고 있는지 확인합니다.

레바타스를 위한 다른 사용 사례는 무엇입니까?

아날로그 게이지 감지 및 읽기 외에도, 우리는 열 이상 감지, 사람 감지, 로봇 충돌 방지, 안전 규정 모니터링 및 변경 감지 기계 학습을 기반으로 하는 검사 모델 기능을 제공합니다. 고객의 요구 사항이 기존의 “오프-더-쉘프” 검사 모델로 충족되지 않는 경우, 우리는 고객과 협력하여 맞춤형 솔루션을 개발하는 팀을 갖습니다.

스팟 로봇을 배치하는 우리의 작업에 대해 흥奮하고 있습니다. 그러나 레바타스의 자동화된 검사 솔루션은 또한 드론, 카메라 네트워크에 배치될 수 있으며, 산업 IOT 센서를 포함한 모든 유형의 데이터 캡처 디바이스와 통합될 수 있습니다.

초기 기술이 없고 코딩을 모르는 상태에서 AI 회사를 시작하는 데 있는 도전에 대해 논의해 주시겠습니까?

私は 항상 개발자 팀에 의존하여 일을 수행하고 기술 전략 측면에서 올바른 길로 안내하도록했습니다. 비즈니스 시작에 관한 것입니다.私は 초기에 점프하는 데 필요한 ‘할 수 있다’는 태도, 긍정적인 관점 및 기업가 정신을 가졌다고 생각합니다.

초기부터 레바타스는 팀에 관한 것이었으며, 이를 함께 구축했습니다. 간단히 말해서, 초기에 구축한 팀 덕분에 비즈니스를 성장시키면서 개인의 기술적 능력의 부족은 큰 장애물이되지 않았습니다.

레바타스에 대해 공유하고 싶은 것이 더 있습니까?

우리는今年초에 시드 라운드 자본 조달을 완료하여 로켓에 연료를 충분히 채웠습니다. 우리의 솔루션은 시장에서 놀라운 엔터프라이즈 고객과 함께 검증되고 있으며, 파이프라인은 매일 성장하고 있습니다. 몇 달 내에 새로운 고객 발표가 나올 예정이며,今年後半에 세계 최초의 제품 기능을 발표할 예정입니다. 기다려주세요!

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 레바타스를 방문할 수 있습니다.