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 de pionierat pe scară planetară AI și vehicule autonome, care ulterior au evoluat 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 personal, 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 mai mult de un deceniu la Google[x], lucrând la inițiative majore de AI, inclusiv la 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 mă alătura Google imediat după ce am obținut doctoratul în AI. Lucrul la Google[x] și Alphabet mi-a oferit experiența practică de a vedea potențialul AI în medii din lumea reală. 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 majoră 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. Excavarea autonomă nu numai că ar fi ridicat radical siguranța personalului de la sol și ar fi accelerat industrii masive precum mineritul, construcțiile și lucrările publice, dar ar fi putut 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 manual mașinile în autonome în garajul meu, și acolo s-a născut AIM.

Cu Mașinile Inteligente AIM, 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 făcut să hotărăști că este timpul 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 excavat, fie cultivat, și capacitatea noastră de a muta pământul este cheia pentru toate acestea.

Am realizat din proprie experiență, lucrând în construcții, că industriile de excavare a pământului, cum ar fi mineritul și construcțiile, au văzut puțină tehnologie și automatizare care ar fi transformat alte industrii. În timp ce depozitele aveau sisteme de transport pe bandă, fabricile au automatizat liniile de asamblare, și sistemele de containere și urmărire a transportului – metodele pe care le folosim pentru a muta cantități mari de pământ nu s-au schimbat prea mult de-a lungul timpului.

Am început și să înțeleg cererea imensă de îmbunătățire a excavării 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, protejarea și restaurarea zonelor afectate sau deteriorate de dezastrele naturale și dincolo.

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 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 echipamentele de minerit sau construcții prezintă o complexitate imensă: teren accidentat, condiții imprevizibile, mașini grele construite de decenii. Care au fost principalele descoperiri tehnice care au făcut posibilă platforma dvs. – în domeniul senzorilor, cartografierii, învățării mașinilor sau integrării?

Proiectarea inteligenței artificiale încorporate pentru a muta pământul, în unele dintre cele mai grele condiții de pe planeta noastră, 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 ca inteligența artificială să le urmeze – dar am trebuit și să dezvoltăm sisteme capabile să funcționeze în locuri cu căldură extremă și frig, întuneric, lipsă de conectivitate la internet sau condiții meteorologice precum zăpadă, grindină sau furtuni de nisip.

Una dintre principalele descoperiri 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 blindată proprietară, care este, de asemenea, sigilată pentru a preveni pătrunderea resturilor și a nisipului. Apoi, am sudat senzorii în interiorul scheletului mașinii pentru a oferi și mai multă durabilitate.

Această robustețe, în combinație cu învățarea de la capăt la coadă puternică pe bord, este ceea ce permite AIM să automatizeze sarcinile de excavare a pământului în unele dintre cele mai extreme medii, la șantiere de lucru reale din întreaga lume. Există o mare 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 șantierele lor.

Strategia AIM este de a retehnologiza 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 de astăzi. Managerii de șantier și de active au investit deja milioane până la miliarde în flote de mașini grele. Chiar și o singură mașină costă adesea mai mult de 1 milion de dolari și are o viață de funcționare lungă. Așa că nu este fezabil, nici durabil, să înlocuiți întregi flote cu mașini noi pentru a deveni autonome.

Abordarea noastră de retehnologizare adresă sute de mii de mașini legacy în funcțiune în întreaga lume. AIM permite organizațiilor, mari sau mici, să își turbochargeze instantaneu capacitățile pentru a îmbunătăți lanțurile de aprovizionare cu materiale, a construi infrastructură, a proteja și restaura zonele afectate sau deteriorate de dezastre și dincolo. Acesta este modul în care deblocăm puterea automatizării pentru operatori la viteza și scala necesare pentru astăzi, nu peste 10 ani.

În paralel, adesea implementăm aceeași hardware, software și inteligență artificială în parteneriat cu canale, distribuitori și chiar producători de echipamente originale care fabrică mașinile hidraulice pe care le turbochargeăm cu platforma de autonomie AIM care rulează pe aceste flote. Așa că este vorba despre siguranță maximă, crearea de valoare, succesul comun al clienților și opțiunea pentru ecosistemele masiv importante.

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 cu inteligență artificială 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 realizată 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 cu inteligență artificială 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 ca mașinile AIM să atingă nivelul de autonomie comercială pentru a efectua sarcini de excavare a pământului la șantiere de lucru 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 închidere și a prelungi durata de viață a mașinilor și mai mult.

În plus, pe măsură ce sistemul învață, AIM poate livra valoare operațională și de capital suplimentară prin economii de combustibil, cicluri de funcționare, utilizare a flotei, planificare optică a șantierului și eliminarea lucrărilor repetitive. În medie, în minerit, AIM generează un plus de 13 milioane de dolari pe mașină pe an pentru creșterea producției, în timp ce economisește și 633.000 de dolari pe mașină pe an pentru îmbunătățirile de la linia de bază (economii directe de operare). Eliminarea completă a oricărui risc de vătămare a oamenilor, deoarece nimeni nu este pe sau lângă mașini, desigur, aduce un nivel enorm de siguranță care este esențial în sine și depășește cifrele în dolari.

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 asupra societății?

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 de pădure, și peste 3 miliarde sunt afectate de terenuri degradate care necesită restaurare. Nu există nicio îndoială că lipsa de forță de muncă afectează grav viteza cu care se construiește infrastructura critică, se fac reparații și se finalizează proiecte. Aceste lipsuri de forță de muncă fac și mai dificil să se inverseze impacturile negative ale schimbărilor climatice și să se prevină provocările viitoare.

Singura modalitate de a aborda aceste provocări direct este prin aducerea de mai multă putere și autonomie pe șantiere – astfel încât operațiunile să nu fie limitate de constrângerile forței de muncă, condițiile meteorologice sau mediile de lucru periculoase.

De exemplu, incendiile de pădure sunt tot mai frecvente din cauza impactului negativ al schimbărilor climatice. În loc de a reacționa la daunele cauzate de aceste incendii, AIM oprește incendiile înainte de a apărea. Mașinile de excavare echipate cu AIM pot fi lansate direct în păduri adânci pentru a crea breșe care să prevină răspândirea incendiilor, toate acestea fiind operate de la distanță. Similar, modul în care construiți un dig sau un zid de apărare este să împilați intenționat material de-a lungul țărmului 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 provocările climatice.

Industriile minieritului și construcțiilor adesea au practici înrădăcinate, reglementări grele și o toleranță ridicată la risc, dar o adoptare scăzută a automatizării. Care sunt principalele bariere ne-tehnice (culturale, de reglementare, operaționale) cu care se confruntă AIM în scalarea soluției sale?

Este întotdeauna o provocare atunci când o tehnologie transformatoare intră într-un spațiu în care practicile au fost stabilite de decenii. Tehnologia cu inteligență artificială aduce întotdeauna un pic de scepticism în industrii netehnice. Dar cu AIM, am reușit să depășim aceste provocări prin arătarea fizică a operatorilor cum funcționează AIM, cum le oferă lor avantaje și cum pot avansa în cariere mai sigure, mai satisfăcătoare și mai durabile.

Aceste industrii resimt impactul lipsei de forță de muncă și cererea în creștere în mod direct, și atunci când pot vedea cum mașinile echipate cu AIM pot finaliza o schimbă complet autonom, cu precizie, sau pot opera în locuri prea periculoase pentru echipajul lor, aceste preocupări dispar. În loc de a fi blocate în interiorul mașinilor, operatorii sunt entuziasmați să învețe că pot opera flote autonome la o distanță sigură (și în aer condiționat sau încălzit) pentru a îmbunătăți atât productivitatea, cât și timpul de funcționare.

Necesitatea tot mai mare de eficiență operațională depășește barierele care au împiedicat adoptarea.

Ai fondat AIM într-un moment în care puțini căutau să aplice inteligența artificială în echipamente grele și excavări. 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 grea care necesitau latență scăzută și viteză extremă – acesta a fost momentul în care am știut că trebuie să aducem operațiuni autonome în lumea fizică.

Automatizarea a fost întotdeauna mai mult un vis pentru industriile minieritului și construcțiilor; 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 există.

Având în vedere munca ta atât în inteligența artificială la scară planetară (la Google/Waymo), cât și în autonomia excavării pământului, cum compari impactul potențial al inteligenței artificiale în lumea fizică față de ceea ce am văzut în domeniul digital?

Inteligența artificială a transformat deja modul în care operăm în lumea digitală, și vedem un potențial de valoare similar 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 operează, învață din experiențe și se adaptează la medii în schimbare.

Permităm operatorilor umani să își facă munca mai bine, echipându-i cu mașini autonome care pot lucra în locuri în care ei nu pot accesa fizic, pot opera în condiții meteorologice 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 construcția off-planetară și teraformare. Cât de realistă este acea perspectivă, în opinia ta, și ce rol vezi 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 puternice va deveni și mai critică. Nu putem trimite o echipă de constructori pe Marte, dar putem trimite mașini echipate cu AIM care pot opera în acele condiții meteorologice extreme, învățând din propria experiență cum să opereze mai bine pentru acea peisaj. Avem nevoie de mașini care nu numai că pot funcționa prin control de la distanță, ci și de mașini care pot opera complet autonom în locuri în care oamenii nu pot.