제한 없는 연구소, 정밀 제조를 위한 에이전트 AI 플랫폼 개발을 위한 2,000만 달러의 시리즈 A 라운드 투자 유치

제한 없는 연구소는 시리즈 A 라운드에서 2,000만 달러를 투자 유치하였으며, 이는 CAD/CAM 기반 제조를 위한 세계 최초의 에이전트 물리적 AI 플랫폼을 확장하기 위한 것입니다. 이 투자는 Dell Technologies Capital (DELL ) 과 Square Peg가 공동으로 주도하였으며, Grove Ventures, Meron Capital, 및 Kinetica가 참여하였습니다. 이 회사는 새로운 자본을 사용하여 미국业务를 확장하고, 물리적 AI 基础 모델의 개발을 가속화하며, CNC 프로그래밍을 위한 자동화 기능을 계속 구축할 계획입니다.

2024년에 설립되어 이전에는 LimitlessCNC로 알려진 이 텔아비브 기반 스타트업은 제조업에서 가장 지속적인 병목 현상 중 하나인 CNC 기계의 프로그래밍과 관련된 고도로 전문적인 프로세스를 목표로 하고 있습니다. 이러한 기계는 복잡한 항공우주, 국방, 의료 및 산업 부품을 생산하는 데 사용됩니다. AI 산업의 대부분이 디지털 워크플로우에 집중하는 반면, 제한 없는 연구소는 물리적 생산 환경으로 직접 AI를 가져오는 것을 시도하는 회사들의 증가하는 물결의 일부입니다.

CAD/CAM 시스템으로 AI 직접 도입

현대 CNC 가공은 여전히 도구링 전략, 기계 제약, 재료 특성 및 CAD 모델을 가공 가능한 부품으로 변환하기 위한 수많은 결정과 같은 것을 이해하는 경험丰富한 프로그래머에게 크게 의존합니다.

제한 없는 연구소는 이미 제조업체에서 사용 중인 CAD/CAM 소프트웨어 내에서 작동하는 플랫폼을 구축했습니다. 이는 Siemens NX CAM, Mastercam 및 PTC Creo를 포함합니다. 회사의 CAM 에이전트는 가공 특성을 식별하고, 도구링 전략을 추천하고, 작업을 시퀀싱하고, 툴패스를 생성하며, 생산 준비가 된 기계 프로그램을 생성하는 데 엔지니어를支援하기 위해 설계되었습니다. 회사의 고객은 CNC 프로그래밍 시간을 최대 50%까지 줄였으며, 워크플로우 전반에 걸쳐 인간의 감독을 유지했습니다.

더 넓은 목표는 단순히 프로그래밍 작업을 자동화하는 것이 아니라, 종종 고참 기계공이나 프로그래머의 마음속에만 존재하는 제조 전문 지식을 포착하는 것입니다. 플랫폼은 엔지니어링 데이터 소스를 연결하고, 회사별 가공 지식을 학습하며, 기존 제조 시스템과의 통합을 통해 지속적으로 추천을 개선하도록 설계되었습니다.

물리적 세계를 위한 基础 모델 구축

플랫폼의 중심에는 제한 없는 연구소가 물리적 AI 基础 모델이라고 부르는 것이 있습니다. 이는 주로 텍스트와 코드에 대한 대규모 언어 모델과 달리, 회사의 모델은 가공 특정 데이터에 대한 훈련을 받았으며, 이는 CAD 기하학, 제조 제약, 기계 동작 및 금속 절단의 물리학을 포함합니다.

이 개념은 산업 AI 전반에 걸쳐 발생하는 더广泛한 전환을 반영합니다. 일반화된 AI 시스템에 의존하는 대신, 제조업체는 실제 프로세스, 물리적 제한 및 운영 요구 사항을 이해하는 모델을 점점 더 많이 필요로 합니다. 이러한 특수 시스템은 정밀성, 신뢰성 및 반복성이 중요한 엔지니어링 워크플로우를 지원하도록 설계되었습니다.

독립적인 채팅봇으로 작동하는 대신, 플랫폼은 기존 생산 소프트웨어 내에埋め込된 엔지니어링 공동 조종사로 작동합니다. 회사의 시스템은 기계 제한, 도구링 제약, 공급, 속도, 공差 및 제조 요구 사항을 평가할 때 추천을 생성합니다.

제조업의 지식 격차 해결

자금 조달의 시기는 제조업체가 점점 더 커지는 워크포스 챌린지를 직면하고 있는 시점에 이루어졌습니다.

회사가 인용한 데이터에 따르면, 미국 제조업 노동력의 거의 4분의 1이 현재 55세 이상입니다. 97%의 제조업체는 지식 보존을 주요 관심사로 식별합니다. 현재 산업은 40만 개 이상의 공석을 가지고 있으며, 이 격차는 향후 10년 동안 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

항공우주, 국방 및 의료 제조와 같은 산업의 경우, 프로그래밍 오류는 비용이 많이 들 수 있으며, 전문 지식은 종종 수년간의 실무 경험을 통해 개발해야 합니다. 고참 기계공이 은퇴함에 따라, 제조업체는 운영 지식을 보존하는 동시에 새로운 엔지니어를 더 빠르게 교육시키는 압력을 받고 있습니다.

제한 없는 연구소의 창립자는 AI가 이러한 전문 지식을 포착하고 확장하는 메커니즘으로 служ을 수 있다고 주장합니다. 회사의 플랫폼은 역사적인 프로그래밍 결정과 조직 표준에서 학습하도록 설계되어, 새로운 엔지니어가 수십 년의 제조 경험에서 축적된 지식을 aprove할 수 있도록 합니다.

산업 AI의 다음 단계

생성 AI의 부상은 주로 소프트웨어 개발, 콘텐츠 생성 및 기업 생산성 도구로 정의되었습니다. 제조업은 더 어려운 챌린지를 제시합니다. 여기서 AI 시스템은 엄격한 물리적 제약 내에서 작동해야 하며, 오류는 생산 품질, 장비 성능 및 운영 안전에 영향을 줄 수 있습니다.

이것이 많은 산업 AI 회사들이 일반적인 언어 모델에서 도메인 특정 시스템으로 이동하고 있으며, 엔지니어링, 제조 및 운영 데이터에 대한 훈련을 받고 있는 이유입니다. CAD, 시뮬레이션 및 제조 생태계 전반에 걸쳐, 기계 엔지니어링 워크플로우를 위한 AI 에이전트를 구축하는 더 많은 스타트업이 나타나고 있습니다. 이는 이 섹터가 채택의 새로운 단계에 진입하고 있을 수 있습니다.

제한 없는 연구소의 경우, 다음 목표는 물리적 AI 基础 모델을 더 자율적인 CNC 워크플로우로 발전시키는 것입니다. 또한 미국에서의 상업적 운영을 계속 확장할 계획입니다. 회사는 텔아비브의 연구 팀을 확대하고, 향후 1년 동안 직원 수를 약 두 배로 늘릴 계획입니다.

AI가 디지털 어시스턴트를 넘어 물리적 생산 환경으로 이동함에 따라, 더 이상 AI가 설계를 생성하거나 소프트웨어를 작성할 수 있는지 여부가 주요 질문은 아닙니다. 대신, AI가 현대 산업을 支持하는 물리적 제품을 제조하기 위해 필요한 복잡성, 전문 지식 및 의사 결정 지원을 관리하는 데 도움이 될 수 있는지 여부가 주요 질문입니다.