Financiering

Industriële robotica-bedrijf ABB gaat samenwerken met AI-startup Covariant

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

De AI-startup Covariant en het industriële robotica-bedrijf ABB gaan een partnerschap aan om geavanceerde robots te ontwikkelen die een breed scala aan objecten kunnen oppakken en manipuleren. Deze robots zullen worden gebruikt in magazijnen en andere industriële omgevingen.

Volgens Fortune is het industriële robotica-bedrijf ABB voornamelijk betrokken bij de creatie van robots voor automobiliefabrikanten, maar het bedrijf wil zich uitbreiden naar andere sectoren. ABB wil betrokken raken bij logistiek, waar hun robots zullen worden gebruikt in grote magazijnen, zoals die van Amazon (AMZN ), om artikelen te manipuleren, goederen te verpakken en verzendingen te doen.

Volgens ABB-president Sami Atiya, volgens Fortune, zocht ABB naar partners die ervaring hadden met de creatie van geavanceerde computer-visie-toepassingen. Hoewel het bedrijf momenteel computer-visie-algoritmen gebruikt om sommige van zijn robots te bedienen, wilde ABB de grenzen verleggen en betrouwbare, hoge-dextraliteitsrobots creëren die in staat zijn om duizenden verschillende objecten te manipuleren.

Het bedrijf heeft veel verschillende bedrijven onderzocht voordat het Covariant als partner koos. Covariant is een onderzoeksbedrijf op het gebied van robotica wiens onderzoekers afkomstig zijn van plaatsen als OpenAI en de Universiteit van Californië – Berkeley. Covariant wist de enige software te produceren die door ABB werd onderzocht en die veel verschillende artikelen kon herkennen zonder tussenkomst van menselijke operators.

De computer-visie- en robotica-toepassingen die door Covariant zijn ontwikkeld, zijn getraind met versterking van het leren. Dankzij diepe neurale netwerken en versterking van het leren, kon Covariant software creëren die leert door ervaring en in staat is om objecten te herkennen zodra een patroon is geleerd. De CEO van Covariant, Peter Chen, werd geïnterviewd door Fortune. Chen legde uit dat, naarmate meer robotica-bedrijven zoals ABB zich uitbreiden naar nieuwe industrieën en markten, het doel wordt om robots te creëren die in staat zijn om een bredere variëteit aan taken uit te voeren dan die momenteel in veel fabricage- en logistieke operaties worden gebruikt. De meeste robots die in industriële capaciteiten worden gebruikt, zijn alleen in staat om een handvol zeer specifieke dingen te doen. Chen legde uit dat het doel is om robots te creëren die in staat zijn tot aanpassing.

Als gevolg van de samenwerking met Covariant, zal ABB inzicht krijgen in de technologie die Covariant’s AI aandrijft, en deze kennis kan helpen om AI beter te integreren in de technologie die de bestaande robots van ABB aandrijft. Momenteel is Covariant een vrij kleine onderneming met slechts een handvol robots in volledige operationele status, verspreid over industrieën zoals de elektronica-industrie, de farmaceutische industrie en de kledingindustrie. Echter, de samenwerking met ABB kan ervoor zorgen dat het bedrijf een aanzienlijke groei doormaakt.

De samenwerking tussen Covariant en ABB benadrukt de toenemende rol van AI-startups in het veld van robotica. Andere voorbeelden van AI-startups die samenwerken met robotica-bedrijven, zijn het Japanse bedrijf IHI dat een partnerschap aanging met de AI-startup Osaro. De gezamenlijke samenwerking had ook betrekking op het gebruik van robots om objecten te grijpen en te manipuleren.

Hoewel er momenteel veel aandacht is voor robots die menselijke banen automatiseren, zijn er in sommige industrieën gewoon niet genoeg mensen om die banen te doen. Een recent rapport over de logistieke sector schat dat meer dan de helft van alle logistieke bedrijven te maken zal krijgen met personeelstekorten in de komende vijf jaar. Er zal een bijzonder tekort zijn aan magazijnwerkers in de komende vijf jaar. Het rapport stelt dat de oorzaken van het arbeidstekort in de logistieke industrie dalende werkloosheidscijfers, lange werktijden, saaie werkzaamheden en lage lonen zijn.

Blogger en programmeur met specialisaties in Machine Learning en Deep Learning onderwerpen. Daniel hoopt anderen te helpen de kracht van AI te gebruiken voor het sociale goede.