Adam Sadilek. Fondator și CEO al AIM – Seria de interviuri

Adam Sadilek este fondatorul și CEO-ul AIM. Ca copil, el era obsedat de robotică și automatizare – condus de dorința de a construi sisteme care să învețe singure și să facă munca fizică mai inteligentă, mai rapidă și mai sigură. Acea fascinație timpurie l-a condus la Google , unde a contribuit la lucrări revoluționare despre inteligență artificială la scară planetară și vehicule autonome, care ulterior s-au transformat în Waymo. Recunoscând o oportunitate neexploatată, el a fondat AIM pentru a aduce autonomie în domeniul excavării – un sector care stă la baza aproape tuturor

infrastructurilor umane, dar care a văzut puțină automatizare de la apariția mașinilor hidraulice. AIM este pionier în lumea primului sistem cu inteligență artificială pentru echipamente grele, transformând modul în care pământul este excavat la scară largă. Prin combinarea sistemelor avansate de percepție, planificare și control, AIM automatizează excavarea, nivelarea și mișcarea materialului în proiecte de construcții, minerit și reziliență climatică. Tehnologia companiei abordează provocări globale critice, cum ar fi lipsa de forță de

muncă, modernizarea infrastructurii și pregătirea pentru dezastre – pregătind terenul pentru un viitor în care mașinile autonome pot construi atât pe Pământ, cât și dincolo. Ai petrecut peste un deceniu la Google(x), lucrând la inițiative majore de inteligență artificială,

inclusiv ceea ce a devenit Waymo. Care au fost experiențele specifice din acea perioadă care te-au convins că automatizarea lumii fizice – și nu doar a mediilor digitale – este frontiera corectă? Am avut privilegiul de a adera la Google imediat după obținerea doctoratului în inteligență artificială. Lucrând la Google(x) și Alphabet , am avut ocazia de a vedea potențialul inteligenței artificiale 

în medii reale. Dar nu a fost până când m-am mutat în construirea de proiecte de infrastructură fizică că am realizat cu adevărat cât de mult poate fi o schimbare automatizarea în lumea construită. Văzând cât de dificil era să se mute pământ, sol și material în fiecare zi – chiar și pentru constructori experimentați – m-a condus la momentul de iluminare: nimeni nu aborda această problemă esențială într-un mod scalabil. Automatizarea excavării nu numai că ar 

radicaliza siguranța personalului de la sol și ar accelera industrii masive precum mineritul, construcțiile și lucrările civile, dar ar putea rezolva  

și unele dintre cele mai mari provocări ale planetei, cum ar fi teraformarea și anularea daunelor istorice aduse planetei noastre. Așa că, în timpul pandemiei, am început să transform mașini manuale în mașini autonome în garajul meu, și

acolo s-a născut AIM. Cu AIM Intelligent Machines, ai ales un sector care a văzut puțină robotică sau autonomie de la introducerea mașinilor hidraulice. Poți descrie momentul sau insight-ul care te-a determinat să lansezi AIM? Tot ceea ce construim, de care depindem zi de zi, începe cu pământul. De la dispozitivul pe 

care îl citiți acum la clădiri, drumuri și mașini pe care le folosim în fiecare zi, totul este fie extras, fie cultivat, și capacitatea noastră de a muta pământul este cheia pentru toate acestea. Am realizat pe propria piele, lucrând în construcții, că industriile de excavare a pământului, cum ar fi mineritul și construcțiile, au văzut puțină tehnologie și 

automatizare care ar fi putut transforma alte industrii. În timp ce depozitele au avut sisteme de transport pe bandă, fabricile au avut linii de asamblare automate, și containerele de transport au avut sisteme de urmărire – metodele pe care le folosim pentru a muta cantități mari de pământ nu s-au schimbat prea mult în timp. Am început și să înțeleg cererea imensă de a îmbunătăți excavarea pământului. Operarea mașinilor grele este una dintre cele mai periculoase locuri de muncă din lume, ducând la lipsa acută și cronică de forță de muncă 

calificată (industria construcțiilor trebuie să atragă aproape 1 milion de lucrători în următorii doi ani pentru a satisface cererea de proiecte). Există, de asemenea, o nevoie incredibilă la nivel global pentru excavarea autonomă a pământului pentru a îmbunătăți totul, de la lanțurile de aprovizionare cu materiale la construirea de infrastructuri 

superioare, la remedierea zonelor contaminate și la inversarea impactului negativ al schimbărilor climatice asupra planetei. Toate acestea m-au condus la revelația că civilizația noastră are nevoie de excavarea autonomă a pământului. Avem nevoie de viziune,

viteză și inteligență pentru a remodela planeta cu precizie și la scară pentru a aborda cele mai mari provocări și oportunități ale planetei. Acesta este motivul pentru care am lansat AIM și ceea ce rezolvăm. Autonomia pentru minerit sau echipamente de construcții prezintă o imensă complexitate: teren accidentat, condiții imprevizibile, mașini grele construite pentru decenii. Care au fost principalele breșe tehnice care au făcut posibilă platforma dvs. – în senzori, cartografiere, învățare automată 

sau integrare? Proiectarea inteligenței artificiale încorporate pentru a muta pământul, în unele dintre cele mai grele condiții de pe planetă, nu este ușoară. Nu numai că am trebuit să proiectăm pentru medii în care nu există drumuri, benzi de circulație sau alte structuri de reguli pentru inteligența artificială să urmeze – dar am trebuit și să dezvoltăm sisteme capabile să funcționeze în locuri cu căldură extremă și frig, întuneric, lipsă de conectivitate la internet și evenimente meteorologice precum zăpadă, grindină sau furtuni de nisip. Una dintre principalele breșe tehnice pentru 

AIM a fost abordarea provocării senzorilor și cartografierii în medii accidentate. Tehnologia senzorilor poate fi predispusă la defectare atunci când este echipată pe mașini care experimentează multă vibrație și impact. Așa că ceea ce am făcut a fost să eliminăm aceste părți fragile și să integrăm toate componentele critice și computaționale ale AIM într-o structură armată proprie, care este și etanșată pentru a preveni pătrunderea deșeurilor și a nisipului. Apoi, am sudat

senzorii în scheletul însuși al mașinii pentru a oferi și mai multă durabilitate. Această robustețe, în combinație cu învățarea de la capăt la coadă pe bord, este ceea ce permite mașinilor AIM să

automatizeze sarcinile de excavare a pământului în unele dintre cele mai extreme medii, la locuri de muncă reale de producție din întreaga lume. Există un nivel enorm de diferență între un prototip și un sistem implementat comercial, cu unele dintre cele mai mari companii miniere, constructori și ramuri ale guvernului american, care se bazează pe el în fiecare zi, pe toate șantierele. 

Strategia AIM este de a reutiliza mașinile grele existente cu senzori, LiDAR și camere. De ce ai ales să valorifici echipamentele legacy în loc de a dezvolta mașini autonome complet noi de la zero? Răspunsul simplu este că vrem ca automatizarea să fie accesibilă tuturor operațiunilor de excavare a pământului, astăzi. Managerii de șantier și de active au investit deja milioane până la miliarde în flote de mașini grele. O singură

mașină poate costa mai mult de 1 milion de dolari și are o viață de operare lungă. Așa că nu este fezabil, nici sustenabil, să înlocuim întregi flote cu mașini noi pentru a deveni autonome. Abordarea noastră de retrofitare adresează sute de mii de mașini legacy în funcțiune în întreaga lume. AIM permite organizațiilor, mari

sau mici, să își îmbunătățească instantaneu capacitățile pentru a îmbunătăți lanțurile de aprovizionare cu materiale, a construi infrastructură, a proteja și restaura zonele afectate de dezastre naturale și multe altele. Acesta este modul în care deblocăm

puterea automatizării pentru operatori la viteza și scala necesare pentru astăzi, nu peste 10 ani. Platforma dvs. utilizează învățarea de la capăt la coadă, astfel încât mașinile să „învețe singure” să sape mai rapid și mai eficient. Cum funcționează exact bucla de feedback în teren, și ce îmbunătățiri operaționale ați observat până acum? Abordarea noastră a fost să punem toată computația pe bord. În combinație cu platforma noastră robustă care funcționează chiar și fără GPS sau internet, oferim autonomie avansată prin învățarea de la capăt la coadă

efectuată la margine. Acest lucru permite mașinilor să devină mai inteligente și mai rapide pe măsură ce efectuează munca. De fapt, în mai puțin de o oră, o mașină echipată cu AIM învață să sape foarte bine! Controlul robotic devine extrem de precis pe măsură ce învață, de exemplu, funcționând cu o precizie de 

doi centimetri, chiar și fără GPS. Învățarea de la capăt la coadă este cheia pentru mașinile AIM să atingă nivelul comercial de autonomie pentru a efectua sarcini de excavare a pământului la locuri de muncă de producție din întreaga lume. Acest lucru înseamnă, de asemenea, că toate datele, analizele și monitorizarea performanței sunt pe bord pentru a reduce uzura, a reduce timpul de întrerupere și a prelungi viața de funcționare a mașinilor și mai mult. Susții că aplicarea inteligenței artificiale aici este critică pentru infrastructură, reziliență climatică, chiar și apărare. Care sunt cele mai izbitoare cazuri de utilizare din lumea reală pe care le lucrați acum – și cum vedeți impactul lor societally?

În acest moment, un miliard de oameni trăiesc la mai puțin de 10 metri deasupra oceanelor care se ridică, unul din șase trăiește în zone cu risc semnificativ de incendii forestiere, și peste 3 miliarde sunt

afectați de degradarea solului care are nevoie de restaurare. Nu există nicio îndoială că lipsa de forță de muncă afectează grav ritmul în care se construiesc infrastructurile critice, se fac reparații și se finalizează proiectele. Aceste lipsuri de forță de muncă fac și mai dificilă decât oricând inversarea impactului negativ al schimbărilor climatice și prevenirea provocărilor viitoare. Singurul mod în care putem aborda aceste provocări direct este aducând mai multă putere și autonomie pe șantiere – astfel încât operațiunile să nu fie limitate de constrângerile forței de

muncă, condițiile meteo sau mediile de lucru periculoase. De exemplu, incendiile forestiere sunt din ce în ce mai frecvente din cauza impactului negativ al schimbărilor climatice. În loc de a reacționa la daunele provocate de

aceste incendii, AIM oprește incendiile înainte de a apărea. Dozatoarele echipate cu AIM pot fi lansate direct în păduri adânci pentru a crea breșe de incendiu care împiedică răspândirea incendiilor, toate acestea fiind operate de la distanță. Similar, modul în care construiți un dig sau un zid de apărare este să îngrădiți intenționat material de-a lungul malului pentru a-l ridica. Este analog cu lucrările de excavare pe care le facem deja. Inteligența artificială va transforma modul în care reacționăm la și prevenim aceste dezastre naturale și provocări climatice. Industriile

minieră și de construcții adesea au practici înrădăcinate, reglementări grele și o toleranță ridicată la risc,

dar o adoptare scăzută a tehnologiei. Care sunt barierele netehnice (culturale, reglementare, operaționale) cu care se confruntă AIM în scalarea soluției sale? Este întotdeauna o provocare atunci când o tehnologie transformatoare intră

într-un spațiu unde practicile au fost stabilite de decenii. Tehnologia bazată pe inteligență artificială aduce întotdeauna un pic de scepticism în industriile netehnice. Dar cu AIM, am reușit să depășim aceste provocări prin arătarea fizică a operatorilor cum funcționează AIM, cum le oferă putere și cum pot trece la cariere mai sigure, mai satisfăcătoare și mai durabile. Aceste industrii resimt impactul lipsei de forță de muncă și 

creșterii cererii în mod direct, și atunci când pot vedea cum vehiculele echipate cu AIM pot finaliza o schimbare complet autonomă cu precizie, sau pot opera în locuri prea periculoase pentru echipajul lor, aceste preocupări dispar. În loc de a fi blocați în mașini, operatorii sunt entuziasmați să învețe că pot opera flote autonome la o distanță sigură (și în aer condiționat sau încălzit) pentru a crește atât producția, cât și timpul de funcționare. 

Ai fondat AIM într-un moment în care puțini căutau să aplice 

inteligența artificială în mașini grele și excavarea pământului. Cum ai cristalizat viziunea pe termen lung pentru AIM – și cum ai echilibrat experimentarea timpurie cu narativa mai largă a industriei despre automatizare în minerit și construcții? Când am părăsit Google, am început să construiesc proiecte de

infrastructură fizică care necesitau latență scăzută și viteză extremă – acesta a fost momentul în care am știut că avem nevoie de a aduce operațiuni autonome în lumea fizică. Automatizarea a fost întotdeauna mai mult

o visare pentru industriile minieră și de construcții; toată lumea spera că o soluție va apărea, dar nimeni nu o făcea. Cu o experiență tehnică și specifică industriei, viziunea pentru AIM a fost clară. Am înțeles lacunele operaționale care trebuiau rezolvate și cum poate fi aplicată inteligența artificială în lumea fizică, și am știut că piața pentru această optimizare era acolo. Având în vedere munca ta atât în

inteligența artificială la scară planetară (la Google/Waymo), cât și în autonomia de excavare a pământului, cum compari potențialul impactului inteligenței artificiale în lumea fizică cu ceea ce am văzut în domeniul digital? Inteligența artificială a transformat deja

modul în care operăm în lumea digitală, și vedem o valoare similară și în lumea fizică – dar la o scară și mai mare. La fel cum inteligența artificială transformă modul în care oamenii pot efectua cercetări, gestiona sarcini și reduce supravegherea umană, AIM transformă modul în care mașinile fizice funcționează, învață din experiențe și se adaptează la medii în

schimbare. Permiterea operatorilor umani să-și facă munca mai bine, echipându-i cu mașini autonome care pot lucra în locuri pe care ei nu le pot accesa fizic, pot opera în condiții meteo care ar închide normal un șantier, și pot menține productivitatea continuă. Nici aplicațiile digitale, nici cele fizice ale inteligenței artificiale nu sunt menite să înlocuiască complet oamenii – este vorba despre

îmbunătățirea modului în care oamenii pot lucra. Ai sugerat că viziunea AIM se extinde dincolo de Pământ – în construcții off-planetare și teraformare. Cât de realistă este această orizontală în opinia dvs., și ce

rol vedeți AIM jucând în acel viitor? Aducea această automatizare în toate colțurile Pământului este primul pas – dar pe măsură ce construcția off-planetară și utilizarea resurselor devin realitate, nevoia de mașini grele autonome și cu putere la distanță va deveni și mai critică. Putem trimite mașini echipate cu AIM care pot opera în acele condiții meteorologice extreme, învățând din propria experiență cum să funcționeze mai bine pentru acea peisaj. Avem nevoie de mașini care nu funcționează doar prin control de la distanță; avem nevoie de mașini care pot funcționa complet autonom în locuri în care oamenii nu pot.