Gritt lanserer med 32,4 millioner dollar for å bringe fysisk AI til infrastrukturkonstruksjon

Gritt har kommet ut av stealth-modus med 32,4 millioner dollar i finansiering for å utvikle AI-drevne robotiske systemer som kan utføre repetitive og fysisk krevende arbeid på store byggeplasser.

Finansieringen inkluderer en serie A på 26 millioner dollar ledet av Obvious Ventures, med deltakelse fra Union Square Ventures og Active Impact Investments. Tidligere investorer First Round Capital, Climactic, Congruent Ventures og VSC Ventures støttet også selskapet.

Gritt utvikler først og fremst sin teknologi for store solprosjekter, hvor maskinene allerede brukes til å flytte, plassere og montere byggematerialer. Selskapet planlegger å utvide til datacenter-konstruksjon og andre store infrastrukturprosjekter.

Bygging av roboter for uforutsigbare miljøer

Industriell automatisering har tradisjonelt fungert best i kontrollerte miljøer som fabrikker og lagerhus. Bygging presenterer et mye harder robotikk-problem.

Utendørs byggeplasser endrer seg kontinuerlig. Maskiner må operere over mud, snø, støv, ujevn terreng, variabel belysning og skiftende layouts. Materialer, utstyr og arbeidere kan også flytte seg gjennom dagen, noe som gjør det vanskelig for en robot å avhenge av en fast kart eller en tett koreografert arbeidsflyt.

Gritt utvikler det de beskriver som et felles AI-ryggrad for bygging. Systemet kombinerer robotisk manipulering, romlig persepsjon, steddata og beslutningsvare software slik at maskiner kan utføre oppgaver i miljøer som ikke kan forutsies fullstendig på forhånd.

I stedet for å produsere en helt ny flåte av byggekjøretøy, er Gritts robotarm og AI-systemer designet for å koble til utstyr som entreprenører allerede bruker, inkludert skid steer og gaffeltruck. Standard-tilbehør og begrenset tilpasset maskinvare gjør det mulig å introdusere systemet uten å kreve at byggeselskapene erstatter kjent maskinvare.

Dette tilnærmingen kan også forenkle vedlikehold og utrulling, ettersom mannskaper kan fortsette å avhenge av etablerte utstyrplattformer samtidig som de legger til autonome kapasiteter for utvalgte oppgaver.

Fra materialhåndtering til montering

Gritts maskiner utvikles for å utføre flere kategorier av byggearbeid gjennom samme underliggende system.

Deres fysiske AI-kapasiteter inkluderer å plukke opp og plassere komponenter, transportere materialer rundt på en byggeplass og montere deler til ferdige strukturer. Selskapet utvikler også romlige AI-funksjoner for å inspisere ferdig arbeid, vedlikeholde prosjektregistreringer, overvåke byggeplass-forhold og anbefale hva som skal skje neste.

Systemet er designet for å plassere og manipulere materialer med millimeter-nøyaktighet, selv om forholdene rundt maskinen endrer seg.

Ifølge Gritt samler maskinene deres for tiden inn terabyte med romlige og operative data hver dag. Denne informasjonen kan brukes til å forbedre persepsjon og oppgave-utførelse samtidig som den skaper en tydeligere registrering av materialbevegelse, ferdig arbeid og skiftende byggeplass-forhold.

Dette datalaget kan til slutt bli like viktig som den robotiske maskinvaren. Byggesjefer tar ofte beslutninger basert på ufullstendig eller forsinket informasjon. Et system som kontinuerlig observerer en byggeplass kan hjelpe med å identifisere flaskehalser, verifisere fremgang og flagge fremvoksende problemer før de forstyrer et prosjekt.

Start med stor skala solkonstruksjon

Gritt starter med stor skala solprosjekter, en sektor som krever at mannskaper gjentar presise fysiske bevegelser over enorme utendørs byggeplasser.

Selskapet sier at deres systemer har autonomt plassert titusener av solpaneler uten å bryte en eneste panel. Maskinene deres opererer på over syv byggeplasser og har oppnådd effektivitetsgevinster på opptil fire ganger uten å kreve ekstra arbeidskraft.

Solkonstruksjon tilbyr en nyttig testbane for fysisk AI fordi arbeidet kombinerer repetisjon med vanskelige miljøforhold. Komponenter må transporteres og plasseres nøyaktig, men maskinene som utfører disse oppgavene kan operere over hundrevis av acres med ujevn terreng.

Gritt sier at deres utstyr allerede brukes av store amerikanske ingeniør-, innkjøps- og byggeselskaper. Selskapet utvikler også kapasiteter for betong- og stål-arbeid, med datacenter og bredere infrastrukturprosjekter identifisert som fremtidige markeder.

Tiltak for å møte byggingens arbeids- og produktivitetsutfordringer

Finansieringen kommer som byggeselskaper står overfor en økende gap mellom infrastruktur-etterfrage og arbeidskraft-tilgjengelighet.

Mer enn 41% av den amerikanske byggearbeidskraften forventes å gå av med pensjon innen 2031, ifølge tall sitert av Gritt. Samtidig er det planlagt store utgifter til energi-infrastruktur, transport, datacenter, fabrikker og andre store prosjekter.

Byggeproduktiviteten har også slitt med å holde tritt med andre industrier. Selv om programvare har forbedret prosjektplanlegging og administrasjon, avhenger mye av arbeidet som utføres på aktive byggeplasser fortsatt av mennesker som manuelt flytter, plasserer og monterer materialer.

Gritt retter seg mot de repetitive, høyvolums-oppgavene som fortsatt er vanskelige å automatisere, men kan forbruke betydelige mengder tid og fysisk innsats.

Selskapet stiller sin teknologi som et supplement til byggearbeidskraften, snarere enn å erstatte hele byggeplasser med autonome maskiner. Arbeidere kan overvåke robotiske systemer og fokusere på oppgaver som krever dømmekraft, koordinasjon og spesialiserte ferdigheter, mens maskinene utfører tusenvis av repetitive bevegelser.

Opprettelse av en intelligenslag for byggeplassen

Gritts lengre sikt mål strekker seg beyond å automatisere enkeltbyggeaktiviteter.

Ettersom maskinene deres opererer, samler de inn informasjon om byggeplass-layout, utstyrbevegelser, installerte materialer og miljøforhold. Selskapet planlegger å bruke denne dataen til å bygge et beslutningssystem som kan forstå hvordan arbeidet fremmer seg over hele prosjektet.

Slik et system kunne til slutt hjelpe sjefene med å forutse materialmangler, detektere planleggingskonflikter, anbefale neste arbeidssekvens og koordinere ressurser over flere mannskaper og maskiner.

Dette ville bringe Gritt nærmere en agens-byggeplattform hvor AI ikke bare utfører kommandoer, men kontinuerlig vurderer forhold og hjelper med å bestemme hvordan et prosjekt skal fremmes.

Hver utrulling kan også gi treningdata for fremtidige byggeplasser. Gritt sier at oppgaver som opprinnelig krevde måneder med utvikling, kan nå tilpasses innen dager ettersom systemet samler erfaring.

Fremtidige implikasjoner for bygging

Gritts finansiering reflekterer en økende interesse for fysisk AI-systemer som kan operere beyond kontrollerte fabrikker og lagerhus.

Ettersom disse teknologiene modnes, kan byggeselskaper automatisere flere repetitive materialhåndtering- og monteringsoppgaver, samtidig som de gir sjefene bedre sanntids-syn på prosjekt-fremgang, utstyr-bruk og byggeplass-forhold. Dette kan hjelpe med å redusere forsinkelser, forbedre sikkerheten og tillate begrensede faglærte arbeidere å fokusere på arbeid som krever dømmekraft og koordinasjon.

Den bredere muligheten er en stadig mer tilpasningsdyktig byggeplass hvor maskiner lærer over utrullinger og hjelper infrastrukturprosjekter med å gå fra planlegging til fullføring mer effektivt.