Maor Farid, Fondator și CEO al Leo AI – Seria de interviuri

Dr. Maor Farid, fondator și CEO al Leo AI, este un inginer israeliano-american, cercetător în domeniul inteligenței artificiale, activist social și antreprenor. A efectuat cercetări în domeniul inteligenței artificiale și ingineriei mecanice la MIT, în calitate de bursier postdoctoral Fulbright și a devenit cel mai tânăr absolvent de doctorat din istoria Institutului Tehnologic din Israel. A creat o comunitate de peste 60.000 de ingineri și sprijină tinerii defavorizați prin intermediul unei inițiative non-profit.

Leo AI este primul sistem de inteligență artificială pentru ingineria mecanică – un model mecanic de mari dimensiuni pentru proiectarea produselor fizice, care permite echipelor să transforme ideile în modele 3D gata de producție în doar câteva secunde. Platforma ajută companiile să reducă timpul de inginerie cu 70% și să accelereze timpul de lansare pe piață cu 18%. Fondat în 2023, Leo AI este deja utilizat de ingineri de la companii globale, printre care Toyota, HP, Mobileye (deținută de Intel (INTC )), Philips și Scania. Doar câteva luni după runda de seed (condusă de Flint Capital), veniturile sale anuale au crescut cu 300% în primul trimestru.

Ați construit o carieră în ingineria mecanică, dinamica neliniară, cercetarea inteligenței artificiale, MIT și Technion, înainte de a fonda Leo AI. Ce v-a determinat să vă concentrați asupra construirii unui sistem de inteligență artificială pentru ingineri mecanici și ce problemă ați simțit că industria nu reușește încă să o rezolve?

Sincer, frustrarea.

Înainte de a fonda Leo, am lucrat ca inginer mecanic în apărare și am realizat ceva surprinzător: inginerii petrec o cantitate absurdă de timp făcând totul, mai puțin inginerie. Serios. Petrecem timp căutând prin foldere vechi, răsfoind cataloage de furnizori, căutând standarde, reutilizând manual proiecte vechi și întrebând un inginer senior care își amintește de ce anume a fost luată acea decizie în 2011. Puteți numi orice.

Inginerii software au GitHub Copilot, iar scriitorii au ChatGPT. Între timp, inginerii mecanici deschideau încă fișiere PDF de pe unități de dischete partajate, numite „FINAL_v7_REAL_FINAL.pdf”. Industria continua să vorbească despre „transformare digitală”, dar majoritatea echipelor de ingineri operau ca și cum ar fi fost în 1998.

Acesta a devenit obsesia din spatele lui Leo: putem construi un sistem de inteligență artificială care să înțeleagă realmente ingineria? Nu doar limbajul, ci și geometria, constrângerile, toleranțele, logica de fabricație, fizica. Ceva în care inginerii să poată avea încredere cu adevărat.

Pentru că, dacă greșiți un paragraf de marketing, nimeni nu moare. Dar, dacă greșiți o stivuire de toleranțe în aerospațial sau dispozitive medicale, oamenii pot muri cu adevărat.

De ce sistemele de inteligență artificială generale, precum ChatGPT și Gemini, se confruntă cu dificultăți la sarcinile de inginerie mecanică care necesită fizică reală, constrângeri, toleranțe și fabricabilitate?

Pentru că nu au fost create pentru acest scop, deoarece modelele de inteligență artificială generale sunt antrenate în principal pe texte la scară internet: Reddit, bloguri, Wikipedia, social media și forumuri aleatorii. Acest lucru este în regulă dacă scrieți e-mailuri sau rezumați documente, dar este un dezastru dacă calculați durata de viață a unui suport sudat care intră într-un sistem de apărare.

Ingineria mecanică nu este doar completare. Este rezolvarea de probleme cu constrângeri fizice. Un model generic nu poate gândi realmente despre fabricabilitate, expansiune termică, GD&T, comportamentul materialului, factori de siguranță sau acumularea de toleranțe. Majoritatea nu pot nici măcar să deschidă un fișier CAD în mod nativ.

Partea periculoasă este că, în ciuda tuturor acestor aspecte, sună convingător. Inginerii nu sunt împotriva inteligenței artificiale. Sunt împotriva nonsensului. În prezent, atunci când vine vorba de sarcinile de inginerie, majoritatea sistemelor de inteligență artificială generice sunt generatori extrem de fluenti de nonsens.

De aceea am antrenat Leo AI în mod diferit, utilizând peste un milion de surse de inginerie verificate. Am integrat-o direct în sistemele de inginerie și am făcut ca fiecare răspuns să poată fi urmărit până la standarde, formule și referințe pe care inginerii le pot verifica singuri.

Ingineria mecanică a fost istoric mai lentă în a adopta inteligența artificială decât dezvoltarea software-ului. Care sunt cele mai mari bariere care împiedică inginerii și producătorii să adopte pe deplin fluxurile de lucru conduse de inteligența artificială?

Cred că cea mai mare barieră este încrederea culturală. Nu este deloc tehnică. Software-ul poate eşua și poate fi reparat a doua zi, dar sistemele fizice nu funcționează în acest fel. Dacă codul generat de inteligența artificială face ca o aplicație să se prăbușească, utilizatorii se enervează. Dacă o greșeală de inginerie generată de inteligența artificială se află într-un avion, un implant medical sau un robot de fabrică, consecințele sunt foarte diferite.

Inginerii sunt instruiți din ziua întâi să gândească despre modurile de eșec. Cresc auzind povești despre poduri care se prăbușesc pentru că cineva a făcut o presupunere greșită. Deci, atunci când Silicon Valley vine și spune „doar inginerizați-vă”, inginerii mecanici o resping imediat.

A doua barieră este că companiile de fabricație stau pe decenii de cunoștințe tribale nedocumentate, blocate în PLM, PDF-uri, fișiere CAD, sisteme ERP și în mințile inginerilor care se pensionează. Inteligența artificială generică nu poate accesa sau gândi despre acest context.

Și, a treia: nu vreau să fiu prea brutal, dar din perspectiva mea, majoritatea produselor de inteligență artificială pentru industrie sunt, în esență, teatru de automatizare. Interfețe grafice frumoase deasupra unor modele superficiale cu care nu poți realmente ingineriza. Inginerii vad prin asta foarte repede.

Leo AI se concentrează asupra a ceea ce numiți „Inteligentă mecanică”. Ce înseamnă acest concept pentru dvs. și cum se deosebește de valul mai larg de copiloți de inteligență artificială care intră pe piața întreprinderilor?

„Inteligentă mecanică” înseamnă inteligență artificială care înțelege lumea fizică, nu doar limbajul.

Așa cum am menționat, majoritatea copiloților de astăzi sunt, în esență, sisteme de texte. Rezumă, rescriu și generează conținut. Acest lucru este util, dar încă operează în interiorul abstracției digitale. Inteligența mecanică necesită gândire sub fizică, geometrie, constrângeri, fabricabilitate, comportamentul materialului, logică de asamblare, cost, fiabilitate, performanță termică și siguranță.

Deci, pentru noi, inteligența mecanică înseamnă construirea de sisteme care pot participa responsabil la fluxurile de lucru ale ingineriei. Înseamnă citirea fișierelor CAD în mod nativ, înțelegerea ansamblului, rezolvarea ecuațiilor, validarea împotriva standardelor și conectarea directă la sistemele PLM și ERP.

Cât de aproape suntem de sisteme de inteligență artificială care pot proiecta în mod independent mașini complexe, cum ar fi motoare de avion, sisteme de robotică industrială sau roboți umanoizi?

Este mai aproape decât cred majoritatea oamenilor, deși nu exact în felul în care îl imaginează Hollywood.

Oamenii se imaginează un erou vorbind cu un computer și o mașină perfectă apărând instantaneu. Ceea ce se întâmplă realmente este că inteligența artificială elimină gradual straturile repetitive din inginerie și o face atât de repede. Astfel, obținem o proiecție bine concepută, legată de documentația corespunzătoare pe care oamenii o pot revizui și ajusta – și, cu inteligența artificială, această proiecție se face în minute, nu în luni.

Ar putea inteligența artificială genera porțiuni majore ale arhitecturii unui avion în viitorul apropiat? Absolut. Am încercat asta pe simulări cu Leo AI și suntem foarte aproape. Dar inginerie pe deplin autonomă, fără supraveghere umană? Nu pot prevedea că acest lucru se va întâmpla în curând. Inteligența artificială nu va înlocui inginerii, dar inginerii care utilizează inteligența artificială ar putea înlocui pe cei care nu o fac.

Infrastructura de inteligență artificială însăși creează provocări majore de inginerie în ceea ce privește consumul de energie și managementul termic. Cum vedeți inteligența mecanică condusă de inteligență artificială contribuind la domenii precum sisteme de răcire avansate și proiectarea centrelor de date de următoare generație?

Una dintre companiile cu care lucrăm, ZutaCore, construiește sisteme de răcire fără apă pentru centrele de date de inteligență artificială, unde managementul termic devine una dintre cele mai mari blocaje pentru scalarea infrastructurii de inteligență artificială. Inginerii lor s-au confruntat cu o problemă surprinzător de costisitoare: fiecare nouă implementare necesita redesenarea manuală a configurațiilor de țevi pentru a se potrivi cu sistemul, ceea ce consuma timp de inginerie și creștea complexitatea de fabricație.

Ne-au cerut o soluție creativă inspirată din natură, iar Leo a ajutat la generarea unui concept de țeavă simplu și ajustabil care a eliminat nevoia de a redesena sistemul pentru fiecare proiect. În loc de fabricație personalizată de fiecare dată, echipa a putut utiliza piese standardizate disponibile pe piață. Acest lucru a redus costurile cu aproximativ 400 de dolari pe unitate și a eliminat o întreagă fază repetitivă de inginerie din fluxul de lucru.

Așa cum putem vedea, inteligența artificială este gata să rezolve unele dintre problemele create de propria infrastructură.

Greșelile de inginerie pot avea consecințe grave în lumea reală. Cum echilibrați beneficiile de viteză și automatizare ale inteligenței artificiale cu nevoia de fiabilitate, validare și siguranță în mediile de inginerie?

Niciodată nu înlăturați inginerul de la responsabilitate. Niciodată. Acesta este principiul de bază. Noi nu credem în „inginerie în cutie neagră”: fiecare recomandare pe care Leo o dă este trasabilă, explicabilă și verificabilă. Inginerii pot inspecta sursa, formulele, standardele și presupunerile.

În practică, cele mai bune sisteme de inteligență artificială în inginerie nu înlocuiesc rigurozitatea. Ele comprimă munca tedioasă din jurul rigurozității. Narativa periculoasă de acum este „viteza cu orice preț”. Această mentalitate funcționează până când părăsiți lumea digitală și începeți să construiți sisteme fizice. Lumea fizică este nemiloasă.

Ați spus că inteligența artificială nu va înlocui inginerii, dar inginerii care utilizează inteligența artificială ar putea înlocui pe cei care nu o fac. Care sunt noile abilități pe care credeți că următoarea generație de ingineri mecanici va trebui să le aibă pentru a rămâne competitivi?

Abilitatea cea mai importantă va deveni, de fapt, un judecată de inginerie mai profundă.

Ironically, pe măsură ce inteligența artificială automatizează mai multe dintre sarcinile de execuție, inginerii umani devin mai responsabili pentru definirea constrângerilor, validarea ieșirilor, înțelegerea compromisurilor și detectarea modurilor de eșec.

Tinerii ingineri care se bazează orbește pe inteligența artificială vor deveni periculoși foarte repede. Cei mai buni ingineri vor fi cei care știu cum să orchestreze sisteme de inteligență artificială, păstrând în același timp o înțelegere profundă a principiilor de bază.

Cred că vom asista și la o schimbare majoră către gândirea sistemică. Inginerii mecanici vor lucra din ce în ce mai mult, simultan, peste software, electronice, fabricație, simulare și inteligență artificială. Inginerul mecanic izolat poate dispărea, dar inginerul multidisciplinar va deveni extrem de valoros.

Asistăm la o creștere a interesului pentru robotică, inteligență artificială încorporată și sisteme de inteligență artificială fizice. Credeți că următoarea mare descoperire în inteligență artificială va veni din sisteme care interacționează cu lumea fizică, mai degrabă decât copiloții digitali puri?

Da. Cred că ne îndreptăm în această direcție, dar încă nu suntem acolo.

Prima undă de inteligență artificială a fost despre limbaj și informație. Următoarea va fi despre interacțiunea cu realitatea. Odată ce inteligența artificială părăsește ecranul și intră în lumea fizică, nivelul de dificultate se schimbă dramatic, deoarece realitatea introduce frecare, incertitudine, variabilitatea materialului și consecințe reale de siguranță. Companiile care vor câștiga următorul deceniu de inteligență artificială nu vor doar genera mai bine, ci vor construi sisteme care pot gândi și interacționa cu lumea fizică în mod fiabil.

Pe măsură ce inteligența artificială devine mai profund integrată în fluxurile de lucru ale ingineriei, care părți ale procesului de proiectare și inovare vor necesita întotdeauna creativitate și judecată umană unică?

Răspunderea. Aceasta este singura răspuns. Așa cum am spus, lumea fizică este nemiloasă cu greșelile de inginerie, iar chiar și la un nivel ridicat de raționament al inteligenței artificiale, nu va putea niciodată înlocui procesul decizional uman.

Inteligența artificială poate optimiza, genera, cerceta spații de proiectare uriașe mai repede decât oamenii ar fi putut vreodată – dar oamenii ar trebui să decidă ce ar trebui să existe în lume, ce compromisuri sunt acceptabile, ce riscuri sunt etice și ce constrângeri sunt cele mai importante.

Sincer, unele dintre cele mai bune idei de inginerie provin din intuiția construită de-a lungul anilor de eșec, experiență și recunoașterea unor modele umane ciudate care sunt foarte greu de formalizat. Așa că, da, nu cred că inteligența artificială va înlocui vreodată responsabilitatea umană din spatele deciziilor de inginerie. Acesta este ceea ce o face cu adevărat imposibil de înlocuit.

Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe pot vizita Leo AI.