그리트, 인프라 건설에 물리적 AI 적용을 위한 3,240만 달러 투자 유치

그리트는 인프라 건설에 물리적 AI를 적용하기 위한 3,240만 달러의 투자를 유치하며 스타트업으로 등장했습니다. 이 회사는 대규모 건설 현장에서 반복적이고 신체적으로 요구되는 작업을 수행할 수 있는 AI 기반 로봇 시스템을 개발하고 있습니다.

이 자금은 오비비어스 벤처스가 주도하는 2,600만 달러의 시리즈 A 투자이며, 유니언 스퀘어 벤처스와 액티브 임팩트 인베스트먼츠가 참여했습니다. 이전 투자자들인 퍼스트 라운드 캐피탈, 클라이메틱, 콩그루언트 벤처스, 그리고 VSC 벤처스도 이 회사를 지원했습니다.

그리트는 초기에 대규모 太陽光發電 프로젝트에 기술을 적용하고 있으며, 이곳에서 기계들이 이미 건설 물자를 이동, 위치시키고, 조립하는 작업을 수행하고 있습니다. 회사는 데이터 센터 건설 및 기타 주요 인프라 프로젝트로 사업을 확장할 계획입니다.

예측 불가능한 환경을 위한 로봇 개발

산업 자동화는 전통적으로 공장 및 창고와 같은 제어된 환경에서 잘 작동했습니다. 그러나 건설은 상당히 더 어려운 로봇 공학 문제를 제기합니다.

야외 작업장은 지속적으로 변경됩니다. 기계들은 진흙, 눈, 먼지, 불규칙한 지형, 가변적인 조명, 변경되는 레이아웃에서 작동해야 합니다. 또한 물자, 장비, 및 노동자들이 하루 종일 이동할 수 있으므로, 로봇이 고정된 지도 또는 긴밀하게 연출된 워크플로우에 의존하기 어렵습니다.

그리트는 건설 작업을 위한 공유 AI 백본을 개발하고 있습니다. 이 시스템은 로봇 조작, 공간적 인식, 작업장 데이터, 및 의사 결정 소프트웨어를 결합하여 기계들이 예측할 수 없는 환경에서 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

전적으로 새로운 건설 차량을 제작하는 대신, 그리트의 로봇 팔과 AI 시스템은 이미 계약자가 사용하는 장비와 연결되도록 설계되었습니다. 이는 건설 회사들이 익숙한 기계를 계속 사용하면서 선택된 작업에 대한 자율적인 기능을 추가할 수 있도록 합니다.

이 접근 방식은 유지 보수 및 배치를 단순화할 수도 있습니다. 크루들은 기존의 장비 플랫폼을 계속 사용하면서 선택된 작업에 대한 자율적인 기능을 추가할 수 있습니다.

물자 취급에서 조립까지

그리트의 기계는 동일한 기본 시스템을 통해 여러 범주의 건설 작업을 수행하도록 개발되고 있습니다.

그리트의 물리적 AI 기능에는 구성 요소를 उठ고 위치시키는 작업, 작업장 주변의 물자를 운반하는 작업, 및 부분을 완성된 구조물로 조립하는 작업이 포함됩니다. 회사는 또한 완성된 작업을 검사하기 위한 공간적 AI 기능, 프로젝트 기록을 유지하기 위한 기능, 작업장 상태를 모니터링하기 위한 기능, 및 다음에 수행해야 할 작업을 추천하기 위한 기능을 개발하고 있습니다.

시스템은 작업장의 조건이 변경되는 동안에도 물자를 밀리미터 수준의 정밀도로 위치시키고 조작할 수 있도록 설계되었습니다.

그리트에 따르면, 회사의 기계는 매일 테라바이트 단위의 공간적 및 운영 데이터를 수집합니다. 이 정보는 인식 및 작업 수행을 개선하는 데 사용될 수 있으며, 물자 이동, 완성된 작업, 및 작업장 상태의 변경에 대한 더 명확한 기록을 생성할 수 있습니다.

이 데이터 계층은 궁극적으로 로봇 하드웨어만큼 중요할 수 있습니다. 건설 감독자들은 종종 불완전하거나 지연된 정보를 사용하여 결정합니다. 작업장을 지속적으로 관찰하는 시스템은 병목 현상을 식별하고, 진행 상황을 확인하며, 프로젝트를 방해하는 문제를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대규모 太陽光發電 건설부터 시작

그리트는 대규모 太陽光發電 프로젝트부터 시작하고 있습니다. 이 분야에서는 크루들이 거대한 야외 작업장에서 반복적인 물리적인 동작을 수행해야 합니다.

회사는 이미 수십 개의 작업장에서 수만 개의 太陽光発電 패널을 파손 없이 자율적으로 배치했습니다. 그리트의 기계는 효율성을 최대 4배提高하면서 추가적인 노동력 없이 작업장을 운영하고 있습니다.

太陽光發電 건설은 물리적 AI를 테스트하기 위한 유용한 환경을 제공합니다. 구성 요소들은 정확하게 운반되고 위치시켜야 하지만, 이를 수행하는 기계는 수백 에이커의 불규칙한 지형에서 작동할 수 있습니다.

그리트는 이미 주요 미국 엔지니어링, 조달, 및 건설 회사들이 회사의 장비를 사용하고 있다고 합니다. 회사는 또한 콘크리트 및 철근 작업을 위한 기능을 개발 중이며, 데이터 센터 및 더广泛한 인프라 건설을 향후 시장으로 식별했습니다.

건설의 노동력 및 생산성 문제 해결

이 자금은 건설 회사들이 인프라 수요와 노동력 가용성 간의 격차를 맞닥뜨리고 있는 시기에 도착했습니다.

2031년까지 미국 건설 노동력의 41% 이상이 은퇴할 것으로 예상됩니다.同時에, 에너지 인프라, 교통, 데이터 센터, 제조 시설, 및 기타 대규모 프로젝트에 대한 주요 지출이 계획되고 있습니다.

건설 생산성은 다른 산업에 비해 발전이 더딘 실정입니다. 소프트웨어는 프로젝트 계획 및 행정을 개선했지만, 많은 작업은 여전히 사람들의 수동적인 물자 이동, 위치시킴, 및 조립에 의존하고 있습니다.

그리트는 반복적이고大量의 작업을 목표로 합니다. 이러한 작업은 자동화하기 어렵지만, 상당한 시간과 신체 노력을 소요할 수 있습니다.

회사는 건설 크루를 보완하는 방법으로 기술을 пози셔닝하고 있습니다. 노동자들은 로봇 시스템을 감독하고, 판단, 조정, 및 전문 기술이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다.

작업장에 대한 지능 계층 생성

그리트의 장기적인 목표는 개별 건설 활동의 자동화를 넘어섭니다.

기계가 작동할 때, 작업장 레이아웃, 장비 이동, 설치된 물자, 및 환경 조건에 대한 정보를 수집합니다. 회사는 이 데이터를 사용하여 전체 프로젝트의 진행 상황을 이해하는 의사 결정 시스템을 구축하고자 합니다.

이 시스템은 궁극적으로 감독자들이 물자 부족을 예측하고, 스케줄링 충돌을 감지하며, 다음 작업 순서를 추천하며, 여러 크루와 기계를 위한 자원을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이로써 그리트는 로봇이 단순히 명령을 수행하는 것이 아니라, 지속적으로 상황을 평가하고 프로젝트가 진행되어야 하는 방향을 결정하는 에이전트 건설 플랫폼에 가까워질 수 있습니다.

각 배치는 향후 사이트에 대한 훈련 데이터를 제공할 수도 있습니다. 그리트는 초기에 몇 개월의 개발이 필요한 작업을 이제는 몇 일 안에 적응할 수 있다고 합니다.

건설의 미래 영향

그리트의 자금은 공장 및 창고를 넘어선 물리적 AI 시스템에 대한 관심이 증가하고 있는 것을 반영합니다.

이 기술이 성숙함에 따라, 건설 회사들은 반복적인 물자 취급 및 조립 작업을 자동화할 수 있을 것입니다. 또한 감독자들은 프로젝트 진행 상황, 장비 사용, 및 작업장 상태에 대한 실시간 가시성을 얻을 수 있을 것입니다. 이는 지연을 줄이고, 안전을 개선하며, 제한된熟練 노동력이 판단 및 조정을 요구하는 작업에 집중할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

더广泛한 기회는 기계가 배치 간에 학습하고, 인프라 프로젝트가 계획에서 완성까지 더 효율적으로 진행될 수 있도록 도와주는 작업장입니다.