Leo AI збирає 9,7 млн доларів для розширення можливостей механічної інженерії

Leo AI, стартап, який розширює можливості механічної інженерії за допомогою штучного інтелекту, успішно завершив раунд фінансування на суму 9,7 млн доларів. Раунд був очолений компанією Flint Capital, з підтримкою a16z scout, TechAviv, Two Lanterns VC, Bertrand Sicot (колишній генеральний директор SolidWorks) та Prof. Yossi Matias, віце-президент Google. Нові кошти дозволять Leo AI розширити свою команду, вийти на нові світові ринки та продовжити удосконалювати свою революційну платформу, позиціонуючи себе одним з найважливіших нових гравців на перетині інженерії та штучного інтелекту.

Нова категорія штучного інтелекту: велика механічна модель (LMM)

У центрі технології Leo лежить її велика механічна модель (LMM). На відміну від традиційних систем штучного інтелекту, які тренуються в основному на мовних даних, основа Leo побудована з мільйонів машинних деталей, інженерних ескізів, файлів CAD, технічних стандартів та механічних довідників. Там, де система типу GPT розуміє слова як токени та збирає їх у речення, Leo розуміє болти, підшипники, зубчасті колеса та збірки як свої токени, збираючи їх у виробничі конструкції.

Цей підхід робить Leo першим штучним інтелектом, спеціально розробленим для фізичної конструкції продукції. Інженери можуть ввести простий запит, наприклад «покажіть мені болт, який підходить до цієї отвору», і Leo відповідає, аналізуючи геометрію, стандарти та обмеження, миттєво створюючи правильну деталь. Модель далеко виходить за рамки співпадіння ключових слів — вона розуміє механічну сутність.

Чому механічні інженери потребують цього

Механічні інженери відповідають за конструкцію фізичних систем світу: автомобілів, літаків, енергетичних турбін, промислових роботів, супутників, побутової техніки та багато чого іншого. Їхня робота охоплює весь цикл конструкції, тестування, відповідності вимогам та виробництва. Однак, незважаючи на свою центральну роль в інноваціях, багато інженерів досі використовують застарілі робочі процеси, які споживають величезну кількість часу.

Дослідження показують, що інженери можуть витратити понад 150 робочих днів на рік на повторювані завдання, такі як пошук технічних специфікацій, перевірка відповідності вимогам чи вибір стандартних компонентів. Це залишає менше половини їхнього часу для фактичної конструкції та інновацій. Окрім сповільнення прогресу, ці неефективності можуть збільшити витрати на розробку продукції на аж 35%.

Leo вирішує цю проблему безпосередньо. Інтегруючи з інструментами, які вже використовують інженери, Leo забезпечує відповіді в режимі реального часу, отримані з власних даних організації та глобальних стандартів. Замість витратити години на перехресну перевірку, інженер може запитати у Leo природною мовою та отримати миттєву, точну відповідь. Це перекладується у до 70% швидші цикли розробки та зниження витрат по всьому ланцюжку створення вартості.

Тягова сила серед лідерів промисловості

Початковий успіх був вражаючим. Вже більше 50 000 інженерів у компаніях, таких як HP, Scania, Siemens та Mobileye, використовували Leo для генерації понад 475 000 3D-концепцій. Платформа досягла 200 000 відвідувачів сайту та понад 100 000 доларів доходу у перший місяць монетизації — це вражаючий результат для компанії, заснованої у 2023 році та ще на початку свого шляху.

Інвестори розглядають цей успіх як свідчення величезної можливості. Як зазначив один із інвесторів, майже половина всіх затримок виробництва продукції у виробництві виникає через ізольовані знання та неефективну співпрацю. Вирішуючи ці проблеми безпосередньо, Leo не тільки покращує робочі процеси конструкції, але й змінює спосіб, яким фізичні продукти створюються та будуються.

Поза ефективністю: повернення творчості

Для багатьох інженерів щоденна рутинна робота з повторюваними перевірками та запитами до баз даних підірвала творчу іскру, яка спочатку привела їх до цієї професії. Засновник Maor Farid відзначив це, описуючи свій власний кар’єрний шлях:

«Коли я починав свою кар’єру як механічний інженер, я думав, що буду проектувати рятувальні роботи та наступне покоління транспортних засобів. Замість цього я провів тижні просто шукаючи деталі. Це жорстка реальність для більшості інженерів сьогодні. Leo змінює цю динаміку — вона повертає їм час, щоб зосередитися на винаходах».

Відновлюючи години щотижня, інженери можуть перенаправити свою енергію на інноваційну, високоефективну роботу, яка справді має значення — чи то це сталеві транспортні засоби, передові роботи, або ж рішення з відновлюваних джерел енергії.

Конструкція інженерії часто включає чутливу інтелектуальну власність, від комерційних секретів до схем критичної безпеки. На відміну від загальних моделей штучного інтелекту, Leo розроблена з урахуванням безпеки підприємства. Вона ніколи не тренується на даних клієнтів, забезпечуючи, що власницькі конструкції залишаються приватними. Компанія прийняла стандарти кібербезпеки підприємства, щоб захистити від порушень даних — усе більш дорогої проблеми для підприємств у світі.

Ширші наслідки: майбутнє інженерії, керованої штучним інтелектом

Вплив Leo AI не можна виміряти лише ефективними показниками або цифрами прийняття. Її зростання сигналізує про ширшу трансформацію того, як інженерія буде розвиватися протягом наступного десятиліття:

• Штучний інтелект як партнер у конструкції: Замість виконання пасивної ролі, штучний інтелект стає співробітником — здатним інтерпретувати ескізи, файли CAD та обмеження для надання пропозицій та генерації рішень поряд з інженерами.

• З’єднані екосистеми інженерії: Будучи робочими процесами майбутнього, вони можуть включати «живі спогади про продукцію», де кожна конструкція містить свою повну історію — матеріали, зміни, перевірки відповідності вимогам, дані постачальників — миттєво доступні через запити штучного інтелекту.

• Багатозначний інтелект: З можливістю обробки тексту, ескізів, 3D-геометрії, симуляцій та навіть даних датчиків IoT, наступні системи типу Leo знівечать межі між конструкцією, тестуванням та зворотним зв’язком з реальною продукцією.

• Прискорення у всіх галузях: Від автомобільної до аерокосмічної промисловості, продукти можуть перейти від ідеї до прототипу швидше, ніж будь-коли, з прогнозними моделями, які дозволяють розумніше обслуговування та цифрові двійники, що підтримують симуляцію в реальному часі.

• Людська творчість, посилена: Віддавши монотонну, повторювану роботу, інженери проведуть більше часу на вирішення значимих проблем — звільняючи інновації, а не заміняючи людські ролі.

• Етичні та прозорі системи: Коли штучний інтелект бере на себе більшу відповідальність, питання довіри, підзвітності та прозорості стануть найважливішими. Будування етичних бар’єрів у штучний інтелект інженерії буде критично важливим для забезпечення безпеки та надійності.

Чому це має значення

Історія Leo AI не просто про успіх однієї компанії у фінансуванні. Це представляє зміну у тому, як ми думаємо про майбутнє конструкції та інженерії. Коли штучний інтелект стає все більш спеціалізованим, системи типу Leo розширять людські можливості, а не замінять їх.

Це майбутнє, де інженери та штучний інтелект працюють пліч-о-пліч, поєднуючи людську винахідливість із машинною точністю для створення наступного покоління продукції — швидше, безпечніше та з більшим творчім потенціалом. Для галузі, яка довгий час була обмежена застарілими інструментами, бачення Leo щодо партнера з штучним інтелектом у інженерії може стати каталізатором нової промислової революції.