Adam Sadilek. AIM’in Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Adam Sadilek AIM’in kurucusu ve CEO’sudur. Çocukken, robotik ve otomasyonla ilgilenirdi – kendi kendine öğrenen sistemler oluşturmak ve fiziksel işi daha akıllı, daha hızlı ve daha güvenli hale getirmek için bir arzuyla motive olmuştu. Bu erken fascinasyon, onu Google’a götürdü, burada gezegen ölçekli AI ve otonom araçlar üzerine çığır açan çalışmalara katkıda bulundu, bu später Waymo’ya dönüştü. Kullanılmayan bir fırsat tanıdıktan sonra, toprak hareketini otomatikleştirmek için AIM’i kurdu – neredeyse tüm insan altyapısının temelini oluşturan ancak hidrolik makinelerin ortaya çıkmasından bu yana little otomasyona tanık olan bir sektör.

AIM dünyanın ilk AI destekli ağır ekipman platformunu geliştiriyor ve büyük ölçekli toprak hareketini dönüştürüyor. Gelişmiş algılama, planlama ve kontrol sistemlerini birleştiren AIM, inşaat, madencilik ve iklim dayanıklılık projeleri boyunca kazı, düzeltme ve malzeme hareketini otomatikleştirir. Şirketin teknolojisi, işgücü kıtlığı, altyapı modernizasyonu ve afet hazırlığı gibi kritik küresel sorunlara hitap eder – insanlığın otomatik makinelerin hem Dünya’da hem de ötesinde inşa etmesine olanak tanıyan bir geleceğin temelini oluşturur.

Google[x]’te on yıldan fazla zaman geçirdiniz ve Waymo’nun olduğu büyük AI girişimlerinde çalıştınız. O dönemdeki hangi özel deneyimler sizi fiziksel dünyayı otomatikleştirmeye – sadece dijital ortamları değil – ikna etti?

Google’a PhD sonrası katıldım. Google[x] ve Alphabet’te çalışmak, AI’nin gerçek dünya ortamlarında potansiyelini görmek için bana elverişli bir deneyim sağladı. Ancak, fiziksel altyapı projeleri oluşturmaya başladığım zaman, otomasyonun inşa edilen dünyada ne kadar büyük bir değişim yaratabileceğini gerçekten anladım.

Her gün toprak, toprak ve malzeme taşımanın ne kadar zor olduğunu görmek – hatta deneyimli inşaatçılar için bile – beni o anıya götürdü: kimse bu temel sorunu ölçeklenebilir bir şekilde ele almıyordu. Otonom toprak hareketi, sadece yer personelinin güvenliğini radikal bir şekilde artırmakla kalmayacak, aynı zamanda madencilik, inşaat ve inşaat işleri gibi büyük endüstrileri hızlandıracak ve gezegenimizin en büyük zorluklarını çözebilecekti, Örneğin, terraforming ve gezegenimize historical olarak yapılan zararı düzeltme.

Pandemi sırasında, manuel makineleri otonom makinelere dönüştürmeye başladım ve bu, AIM’in doğduğu yerdi.

AIM Zeki Makineler ile, hidrolik makinelerin tanıtılmasından bu yana little robotik veya otonomi gören bir sektöre girdiniz. AIM’i başlatmaya karar verdiğiniz kritik anı veya içgörüyü tanımlayabilir misiniz?

Her şeyimiz, her gün kullandığımız her şey, topraktan başlar. Bu cihazdan, binalardan, yollardan ve kullandığımız makinelerden tümü ya madenden çıkarılır ya da yetiştirilir ve toprağı hareket ettirme yeteneğimiz her şeyin temelidir.

İnşaat sektöründe çalışırken, madencilik ve inşaat gibi toprak hareketi endüstrilerinin, diğer endüstrileri dönüştüren teknoloji ve otomasyondan little yararlandığını ilk elden gördüm. Depolarda konveyör sistemleri, fabrikalarda otomatik montaj hatları ve konteynırlaşma ve takip sistemleri vardı – ancak büyük miktarda toprağı hareket ettirme yöntemlerimiz uzun süredir değişmedi.

Ayrıca, toprak hareketini iyileştirmeye olan muazzam talebi anlamaya başladım. Ağır makineleri çalıştırmak, dünyanın en tehlikeli işlerinden biridir ve yetenekli işçiler için hem akut hem de kronik işgücü kıtlıklarına yol açar (inşaat endüstrisinin, proje talebini karşılamak için önümüzdeki iki yıl içinde nearly 1 milyon işçi eklemesi gerekiyor). Malzeme tedarik zincirlerini iyileştirmek, altyapıyı inşa etmek, doğal afetlerden etkilenen veya hasar gören alanları restore etmek ve gezegenin olumsuz etkilerini tersine çevirmek için otonom toprak hareketine olan ihtiyaç da vardır.

Tüm bunlar, medeniyetimizin otonom toprak hareketine ihtiyacı olduğu sonucuna varmama yol açtı. Gezegeni ölçeklenebilirlik ve hız ile yeniden şekillendirmek için vizyon, hız ve zekaya ihtiyacımız var – gezegenin en büyük zorluklarını ve fırsatlarını ele almak için. İşte AIM’i başlatmama ve çözmeye çalıştığımız şey budur.

Madencilik veya inşaat ekipmanları için otonomi, zorlu arazi, öngörülemez koşullar, on yıllar boyunca inşa edilmiş ağır makineler sunar. Platformunuzu mümkün kılan ana teknik ilerlemeler nelerdi – algılama, haritalama, makine öğrenimi veya entegrasyon?

Dünya’nın en zor koşullarında toprağı hareket ettirmek için gömülü AI tasarlamak kolay değil. Sadece yollar, şeritler veya AI’nin izleyeceği diğer kural yapıları olmayan ortamlar için tasarlamak zorunda kalmadık, aynı zamanda aşırı sıcaklık ve soğuğa, karanlığa, kötü veya hiç olmayan internet bağlantısına ve kar, dolu veya kum fırtınası gibi hava olaylarına dayanıklı sistemler geliştirmek zorunda kaldık.

AIM için ana teknik ilerlemelerden biri, zorlu ortamlarda algılama ve haritalama sorununu ele almaktı. Sensör teknolojisi, titreşim ve darbeye maruz kalan makinelerde kolayca kırılabilir. AIM’in tüm hesaplamalı ve kritik bileşenlerini bir proprietary zırhlı yapıya entegre ettik ve ayrıca sensörleri makinelerin iskeletine kaynaklayarak daha da dayanıklı hale getirdik.

Bu dayanıklılık, AIM’in dünyanın dört bir yanındaki gerçek üretim iş sitelerinde otonom toprak hareketi görevlerini gerçekleştirebilmesini sağlar. Prototip ve ticari olarak dağıtılan bir sistem arasında büyük bir fark vardır ve dünyanın en büyük madencileri, inşaatçıları ve ABD hükümetinin bazı dalları, sitelerinde her gün buna güveniyor.

AIM, mevcut ağır makineleri sensörler, LiDAR ve kameralarla dönüştürme stratejisi izliyor. Neden tamamen yeni otonom makineler geliştirmek yerine miras ekipmanlarını kullanmaya karar verdiniz?

Basit cevap, bugün tüm toprak hareketi operasyonlarına otomasyonu erişilebilir kılmak istiyoruz. Şantiye ve varlık yöneticileri, ağır makineleri filolarına milyonlarca veya milyarlarca dolar yatırım yaptı. Bu makinelerden biri genellikle 1 milyondan fazla maliyetlidir ve uzun bir işletim ömrü vardır. Bu nedenle, tüm filoları yeni makinelerle değiştirmek, otonom hale getirmek için neither makul nor sürdürülebilir.

Retrofit-first yaklaşımımız, dünya çapındaki yüz binlerce miras makinesini ele alır. AIM, büyük veya küçük olsun, organizasyonlara malzeme tedarik zincirlerini iyileştirmek, altyapıyı inşa etmek, doğal afetlerden etkilenen veya hasar gören alanları restore etmek ve ötesine olanak tanır. Bu, operatörlere bugün ihtiyaç duydukları hız ve ölçekte otomasyonu kilitlemektedir, 10 yıl sonrasına değil.

Aynı zamanda, aynı donanımı, yazılımları ve AI’ı, kanallar, dağıtıcılar ve hatta turbocharge ettikleri filolarda çalışan makinelerin üreticisi olan OEM’lerle ortaklık içinde dağıtıyoruz. Bu, maksimum güvenlik, değer yaratma, müşterilerin ortak başarısı ve bu önemli ekosistemler için esneklik hakkında.

Sizin platformunuz, makinelerin kazma ve daha verimli bir şekilde çalışmasını sağlayan uçtan uca öğrenme kullanır. Bu geri bildirim döngüsü sahada nasıl işler ve şimdiye kadar hangi operasyonel iyileştirmeleri gözlemlediniz?

Yaklaşımımız, tüm AI hesaplamalarını makine üzerine yerleştirmekti. Dayanıklı platformumuzla ve internet veya GPS olmadan çalışabilen AIM, kenarda uçtan uca öğrenme gerçekleştirerek gelişmiş otonomiyi sağlar. Bu, makinelerin işi yaptıkça daha akıllı ve daha hızlı olmasını sağlar. Aslında, bir AIM destekli makine gerçekten iyi kazma öğrenmek için sadece bir saatten az sürer! AI robotti kontrolü, öğrendikçe çok precisa hale gelir, örneğin, GPS olmadan 2 santimetrelik bir doğrulukla çalışır.

Uçtan uca öğrenme, AIM makinelerinin ticari düzeyde otonomiye ulaşmasını ve dünyanın dört bir yanındaki üretim iş sitelerinde toprak hareketi görevlerini gerçekleştirmesini sağlar. Ayrıca, tüm veri, analiz ve performans izlemenin makine üzerinde olmasını sağlar, bu da makinelerin aşınmasını azaltır, duruş süresini keser ve makinelerin çalışma ömrünü daha da uzatır.

Ek olarak, sistem öğrendikçe, AIM, yakıt tasarrufu, görev döngüsü, filo kullanımını optimize etme, AI site planlama ve yeniden çalışmayı ortadan kaldırma gibi yeni operasyonel ve CapEx değerleri sunabilir. Madencilikte, AIM, her makine için yılda ilave 13 milyon dolarlık cevher üretirken, doğrudan OpEx tasarrufu olarak makine başına yılda 633.000 dolar tasarruf sağlar. Ayrıca, makinelerin üzerinde veya yakınında kimse olmadığı için, insanların zarar görmesini tamamen ortadan kaldırarak, para ile ölçülemeyen bir güvenlik seviyesi sağlar. Sistem tarafından sağlanan ek operasyonel faydaları genişletmeye devam ediyoruz.

Altyapı, iklim dayanıklılığı, hatta savunma için AI’nin uygulanmasının kritik olduğunu savunuyorsunuz. Şu anda çalıştığınız en çarpıcı gerçek dünya örneklerini ve bunların toplumsal etkilerini nasıl görüyorsunuz?

Şu anda, bir milyar insan deniz seviyesinden 10 metreden az bir yükseklikte yaşıyor, her altı kişiden biri önemli yangın riski taşıyan alanlarda yaşıyor ve 3 milyardan fazla kişi, restore edilmesi gereken bozulmuş arazi tarafından etkileniyor. İşgücü kıtlıklarının, kritik altyapının inşa edilme hızını, onarımların yapılma hızını ve projelerin ne kadar hızlı tamamlanabileceğini ciddi şekilde etkilediği konusunda hiçbir soru işareti yok. Bu işgücü kıtlıkları, iklim değişikliğinin olumsuz etkilerini tersine çevirmeyi veya gelecekteki zorlukları proaktif olarak önlemeyi daha da zor hale getiriyor.

Bu zorlukları doğrudan ele almanın tek yolu, iş sitelerine daha fazla güç ve otonomi getirmektir – böylece operasyonlar işgücü kısıtlamaları, hava koşulları veya tehlikeli çalışma ortamlarıyla sınırlı olmaz.

Örneğin, yangınlar, iklim değişikliğinin olumsuz etkileri nedeniyle artıyor. AIM destekli dozerler, yangınların yayılmasını önlemek için doğrudan derin ormanlara bırakılabilir ve uzaktan çalıştırılabilir. Benzer şekilde, bir set veya deniz duvarı inşa etmenin yolu, çok amaçlı olarak malzeme yığarak kıyı şeridini yükseltmektir. AIM, bu tür doğal afetlere ve iklim zorluklarına karşı reaksiyonu ve önleyici tedbirleri dönüştürecek.

Madencilik ve inşaat endüstrileri genellikle yerleşik uygulamalara, ağır düzenlemelere ve yüksek risk toleransına sahiptir, ancak düşük otomasyon benimsemesine sahiptir. AIM, çözümünü ölçeklendirirken hangi kültürel, düzenleyici veya operasyonel engellerle karşılaşıyor?

Her zaman, bir dönüşümsel teknoloji, on yıllarca kurulan uygulamaların olduğu bir alana girdiğinde bir zorluk vardır. AI destekli teknoloji, her zaman teknik olmayan endüstrilere biraz şüphe getirir. Ancak AIM ile, operatörlere AIM’in nasıl çalıştığını, onlara nasıl kaldıraç sağladığını ve nasıl daha güvenli, daha memnun edici ve sürdürülebilir kariyerlere yol açabileceğini göstererek bu zorlukları aşabildik.

Bu endüstriler, işgücü kıtlıklarının ve artan talebin etkilerini ilk elden hissediyor ve AIM destekli araçların tam bir vardiya otomatik olarak çalışabileceğini, tehlikeli yerlerde çalışabileceğini ve üretim ve çalışma süresini artırabileceğini gördüklerinde, endişeler ortadan kalkıyor. Artık makinelerin içinde değil, güvenli bir mesafeden, AIM destekli filolara operasyonel olarak çalıştırabiliyorlar ve bu da hem çıktı hem de çalışma süresini artırıyor.

Operasyonel verimliliği artırma ihtiyacı, geleneksel olarak benimsemeyi engelleyen engelleri aşmaktadır.

AIM’i, ağır makinelerde ve toprak hareketinde AI uygulamasının az olduğu bir zamanda kurmuştunuz. AIM’in uzun vadeli vizyonunu nasıl netleştirdiniz ve erken deneyimi, madencilik ve inşaat中的 otonomleşme endüstrisi anlatısıyla nasıl dengelediniz?

Google’dan ayrıldığımda, düşük gecikme ve aşırı hız gerektiren ağır fiziksel altyapı projeleri inşa etmeye başladım – işte o zaman, fiziksel dünyaya otonom operasyonları getirmemiz gerektiğini anladım.

Otomasyon, madencilik ve inşaat endüstrileri için her zaman bir hayal olarak kaldı; herkes bir çözümün ortaya çıkmasını umuyordu, ancak kimse bunu yapmıyordu. Teknik ve endüstriye özgü bir geçmişe sahip olmak, AIM’in vizyonu açıktı. Operasyonel açıkları çözmemiz gereken ve AI’nin fiziksel dünyada nasıl uygulanabileceğini anladım ve bu optimizasyon için bir pazar olduğunu biliyordum.

Google/Waymo’daki gezegen ölçekli AI ve şimdi toprak hareketi otonomluğu üzerindeki çalışmalarınızı düşünün. Fiziksel dünyada AI’nin potansiyel etkisini, dijital alanda gördüğümüzle nasıl karşılaştırıyorsunuz?

AI, dijital dünyada nasıl işletildiğimizi zaten dönüştürdü ve benzer bir değer önerisini fiziksel dünyada görüyoruz – ancak daha büyük bir ölçekte. AI, nasıl araştırma yapabileceğimizi, görevleri yönetebileceğimizi ve insan denetimini azaltabileceğimizi dönüştürüyor; AIM, fiziksel makinelerin nasıl çalıştığını, deneyimlerinden nasıl öğrendiğini ve değişen ortamlara nasıl adapte olduğunu dönüştürüyor.

İnsan operatörlerine, erişemedikleri yerlerde, normalde iş sitesini kapatan hava koşullarında ve sürekli üretkenlik sağlayarak işlerini daha iyi yapmalarına olanak tanıyan otonom makineler sağlayan bir dünya yaratıyoruz. Dijital veya fiziksel AI uygulamaları, insanları tamamen değiştirmek için değil, insanların nasıl çalışabileceğini geliştirmek için tasarlanmıştır.

AIM’in vizyonunun Dünya’nın ötesine, gezegen dışı inşaat ve terraforming’e uzandığını öne sürdünüz. Bu ufuk ne kadar gerçekçi ve bu gelecekte AIM’in rolünü nasıl görüyorsunuz?

Bu otomasyonu Dünya’nın her köşesine getirmek ilk adımdır, ancak gezegen dışı inşaat ve kaynak kullanımı gerçekleştikçe, ağır makinelerin uzaktan kontrolü için otonomi ihtiyacı daha da kritik hale gelecektir. İnsanların inşaat ekibini Mars’a gönderemeyiz, ancak AIM destekli makineleri, o aşırı hava koşullarında çalışabilen ve o manzarada nasıl daha iyi çalışacağını öğrenen makineleri gönderebiliriz. Sadece uzaktan kontrol edilen makinelere değil, insanların giremediği yerlerde tamamen otonom olarak çalışabilen makinelere ihtiyacımız var.