Адам Саділек. Засновник і генеральний директор AIM – Інтерв’ю Серія

Адам Саділек є засновником і генеральним директором AIM. Як дитина, він був одержимий робототехнікою та автоматизацією – підштовхнутий бажанням створити системи, які можуть навчатися самостійно і робити фізичну роботу розумнішою, швидшою і безпечнішою. Ця рання одержимість привела його до Google , де він внес свій внесок у революційну роботу над планетарним масштабом штучного інтелекту та автономними транспортними засобами, які

пізніше розвинулися у Waymo. Розпізнавши неозброєну можливість, він заснував AIM, щоб привнести автономність у землерийну справу – сектор, який підтримує майже всю людську інфраструктуру, але бачив мало автоматизації з моменту появи гідравлічної техніки. AIM є піонером у світі першої штучно-інтелектуальної платформи для важкої техніки, яка змінює

спосіб переміщення землі у великих масштабах. Об’єднавши передові системи сприйняття, планування та контролю, AIM автоматизує земляні роботи, планування та переміщення матеріалів у проектах з

будівництва, гірничої промисловості та кліматичної стійкості. Технологія компанії вирішує критичні глобальні проблеми, такі як нестача робочої сили, модернізація інфраструктури та підготовка до стихійних лих, створюючи основу для майбутнього, в якому автономні машини зможуть будувати як на Землі, так і за 

її межами. Ви провели понад десятиліття в Google(x), працюючи над великими ініціативами штучного інтелекту, включаючи те, що стало Waymo. Які конкретні досвіди під час цього періоду переконали вас, що автоматизація фізичного світу – не тільки цифрових середовищ – була правильним фронтом? У мене була привілей відвідати Google прямо 

після отримання ступеня доктора філософії з штучного інтелекту. Робота в Google(x) і Alphabet  

дав мені практичний досвід, щоб побачити потенціал штучного інтелекту в реальних умовах.Але лише коли я перейшов до будівництва проектів фізичної інфраструктури, я по-справжньому зрозумів, наскільки великий

може бути автоматизація в побудованому світі. Побачивши, наскільки складно було переміщати землю, ґрунт і матеріал кожен день – навіть для досвідчених будівельників – привело мене до того моменту: ніхто не займався цим суттєвим 

проблемою у великих масштабах. Автономна земляна справа не тільки радикально підвищить безпеку наземного персоналу і прискорить величезні галузі, такі як гірничодобувна промисловість, будівництво та цивільні роботи, але також зможе вирішити деякі з найбільших проблем нашої планети, таких 

як терраформування та виправлення історичної шкоди, завданої нашій планеті. Отже, під час пандемії я почав перетворювати ручні машини на автономні в своєму гаражі, і саме там народився AIM. З AIM Intelligent Machines ви обрали сектор, який бачив мало робототехніки чи автономності з моменту появи гідравлічної техніки. Опишіть той момент або осяяння, коли ви вирішили, що прийшов час запустити 

AIM? Все, що ми будемо, на що ми спираємося щоденно, починається з землі. Від пристрою, на якому ви зараз читаєте це, до будівель, доріг і машин, які ми використовуємо щоденно, все 

це або видобувається, або вирощується, і наша здатність переміщати землю є ключем до всього цього. Я зрозумів це на власному досвіді, працюючи

у будівництві, що галузі землерийної справи, такі як гірничодобувна промисловість і будівництво, бачили мало технологій і автоматизації, які перетворили інші галузі. Хоча склади мали конвеєрні системи, заводи мали автоматизовані лінії зборки, і контейнеризація та системи відстежування – методи, які ми використовуємо для переміщення великих кількостей землі, 

не змінилися протягом тривалого часу. Я також почав розуміти величезний попит на покращення землерийної справи. Робота з важкою технікою є однією з найбільш небезпечних робіт у світі, що призводить до як гострих, так і хронічних нестач робочої сили для кваліфікованих працівників (будівельна промисловість повинна привабити близько 1 мільйона працівників протягом наступних двох років, щоб задовольнити попит на 

проекти). Є також неймовірна потреба у всьому світі в автономній землерийній справі для покращення всього, від ланцюжків постачання матеріалів до будівництва інфраструктури, захисту та відновлення територій, загрозливих або пошкоджених стихійними лихами, і далі. Все це привело мене до розуміння, що наш цивілізації потрібна автономна земляна

справа. Нам потрібна видіння, швидкість і інтелект, щоб змінити планету з точністю і масштабом, щоб вирішити найбільші проблеми і можливості нашої

планети. Саме це привело мене до створення AIM і того, над чим ми працюємо. Автономність для гірничодобувної промисловості або будівельної техніки представляє величезну складність: складний рельєф, непередбачувані умови, важка техніка, побудована десятиліттями. Які були ключові технічні прориви, які зробили 

вашу платформу можливою – у сфері сприйняття, картографування, машинного навчання чи інтеграції? Розробка втіленого штучного інтелекту для переміщення землі в деяких з найбільш складних умовах на нашій планеті не є легкою. Не тільки нам потрібно було розробити системи, здатні працювати в середовищах, де немає доріг,

смуг руху чи інших правил для штучного інтелекту, але нам також потрібно було створити системи, здатні працювати в місцях з екстремальною спекою і холодом, темрявою, поганою або відсутньою інтернет-з’єднаністю, а також погодними явищами, такими

як сніг, град або піщані бурі. Одним з ключових технічних проривів для AIM було вирішення проблеми сприйняття і картографування в складних середовищах. Технологія

сенсорів може бути схильна до поломок, коли вона встановлена на машинах, які переживають багато вібрацій і ударів. Тому ми видалили ці хрупкі частини і вбудували всі обчислювальні та критичні компоненти AIM у власну броньовану структуру, яка також герметизована, щоб запобігти потраплянню сміття і піsku. Потім ми також зварили сенсори всередині самої конструкції машини, щоб забезпечити

ще більшу міцність. Ця міцність, у поєднанні з потужним навчання на краю, дозволяє AIM автоматизувати земляні роботи в деяких з найбільш складних середовищах, на реальних виробничих майданчиках у всьому світі. Є величезна різниця між 

прототипом і системою, розгорнутою комерційно з деякими з найбільших гірників, будівельників і підрозділів уряду США, які залежать від неї щоденно на своїх майданчиках. Стратегія AIM полягає у дообладнанні існуючої важкої техніки сенсорами, лідаром і камерами. Чому ви обрали варіант використання існуючої техніки замість розробки цілком нової автономної техніки з нуля? Проста відповідь полягає в тому, що ми хочемо зробити автоматизацію доступною для всіх землерийних операцій сьогодні. Менеджери майданчиків і активів вже

вклали мільйони до мільярдів доларів у флоти важкої техніки. Сама машина часто коштує понад 1 мільйон доларів і має тривалий термін служби. Тому

нецільовно і неекономічно замінювати цілі флоти новими машинами, щоб зробити їх автономними. Наш підхід до дообладнання адресує сотні тисяч цих старих машин, які працюють у всьому світі. AIM дозволяє організаціям, великим чи малим, миттєво підвищити свої можливості, покращити ланцюжки постачання матеріалів, побудувати інфраструктуру, захистити та відновити території, загрозливі або пошкоджені стихійними лихами, і далі. Це

розблокування потужності автоматизації для операторів з потрібною швидкістю і масштабом для сьогодні, а не за 10 років у майбутньому. Ваша платформа використовує

навчання на краю, щоб машини могли “навчаться самі” копати швидше і ефективніше. Як точно функціонує ця зворотня зв’язок у полі, і які операційні поліпшення ви спостерігали на даний момент? Наш підхід полягав у тому, щоб розмістити всі обчислювальні операції штучного інтелекту на борту. У поєднанні з нашою укріпленою платформою, яка працює навіть без GPS або інтернет-з’єднання,

ми забезпечуємо передову автономність через навчання на краю, яке здійснюється

на краю. Це дозволяє машинам стати розумнішими і швидшими під час виконання роботи. Насправді, менш ніж за годину, машина, обладнана

AIM, може навчитися копати дуже добре! Роботизоване керування стає надзвичайно точним, коли воно вчиться, наприклад, працюючи з точністю до двох сантиметрів, навіть без GPS. Ви стверджуєте, що застосування штучного інтелекту тут критично важливе для інфраструктури, кліматичної стійкості, навіть оборони. Які найбільш вражаючі 

реальні випадки ви зараз працюєте – і як ви бачите їх соціальний вплив? На даний момент один мільярд людей живе менше ніж у 10 метрах над зростаючими океанами, одна шоста частина населення живе в районах з значним ризиком лісових пожеж, а понад 3 мільярди людей постраждали від 

деградації земель, які потребують відновлення. Не можна 

сумніватися, що нестача робочої сили серйозно впливає на темп, у якому критична інфраструктура будується, ремонтується та завершується. Ці нестачі роблять ще складніше не тільки повернути негативний вплив кліматичних змін,

але й попередити майбутні виклики. Єдиний спосіб вирішити ці проблеми полягає у тому, щоб привнести більше потужності та автономності на майданчики –

щоб операції не були обмежені нестачею робочої сили, погодними умовами чи небезпечними умовами роботи. Ви працювали над планетарним масштабом штучного інтелекту (у Google/Waymo) і зараз над автономністю землерийної справи. Як ви порівнюєте потенційний вплив штучного інтелекту у фізичному світі порівняно з тим, що

ми бачили у цифровому домені? Штучний інтелект вже перетворив, як ми працюємо у цифровому світі, і ми бачимо подібну пропозицію цінності у фізичному

світі – але у ще більших масштабах. Як і штучний інтелект перетворює, як люди можуть проводити дослідження, керувати завданнями та зменшувати людський нагляд, так і AIM перетворює, як фізичні машини працюють, вчаться з досвіду та адаптуються до змінних

умов. Ви припустили, що бачення AIM простягається за межі Землі – у напрямку позаземного будівництва та терраформування. Наскільки реалістичним є цей горизонт у вашому баченні, і яку роль ви бачите для AIM у цьому майбутньому? Привнесення цієї автоматизації до

всіх куточків Землі – це перший крок – але коли позаземне будівництво та використання ресурсів стануть реальністю, потреба в автономній важкій техніці

буде ще більш критичною. Ми не можемо відправити людську будівельну бригаду на Марс, але ми можемо відправити машини, обладнані AIM, які можуть працювати в тих екстремальних погодних умовах, а також вчиться з власного досвіду, як працювати краще в цьому ландшафті. Нам потрібні машини, які не тільки працюють за допомогою дистанційного керування, але й можуть працювати повністю автономно в місцях, недоступних для людей.