Deniz Kalaslioglu, Đồng sáng lập & CTO của Soar Robotics – Loạt phỏng vấn

Deniz Kalaslioglu là Đồng sáng lập & CTO của Soar Robotics một nền tảng Trí tuệ Robot kết nối đám mây cho máy bay không người lái.

Bạn có hơn 7 năm kinh nghiệm trong việc vận hành máy bay không người lái tự động có hỗ trợ AI. Bạn có thể chia sẻ với chúng tôi một số điểm nổi bật trong suốt sự nghiệp của mình?

Vào năm 2012, máy bay không người lái chủ yếu được coi là công cụ quân sự bởi đa số. Mặt khác, sự cải tiến trong các bộ xử lý di động, cảm biến và công nghệ pin đã bắt đầu tạo ra cơ hội cho máy bay không người lái tiêu dùng trở nên phổ biến. Một số công ty đang cố gắng làm cho điều này trở thành hiện thực, và rõ ràng với tôi rằng nếu các bước nghiên cứu và phát triển đúng đắn được thực hiện, những món đồ chơi này có thể sớm trở thành những công cụ không thể thay thế giúp nhiều ngành công nghiệp phát triển.

Tôi đã tham gia độc quyền vào các nhóm R&D trong suốt sự nghiệp của mình, trong lĩnh vực ô tô và thiết kế RF. Tôi đã thành lập một công ty cung cấp dịch vụ máy bay không người lái vào năm 2013, nơi tôi đã có cơ hội quan sát nhiều điểm yếu của máy bay không người lái được vận hành bởi con người, cũng như lợi ích tiềm năng của chúng cho các ngành công nghiệp. Tôi đã dẫn đầu hai nỗ lực nghiên cứu trong khoảng thời gian 1,5 năm, nơi chúng tôi đã giải quyết vấn đề về chuyến bay tự động ngoài trời và trong nhà.

Đổ bộ chính xác và sạc tự động là một vấn đề khác mà tôi đã giải quyết sau này. Việc giải quyết những vấn đề này có nghĩa là hoạt động hoàn toàn tự động với sự can thiệp tối thiểu của con người trong suốt chu kỳ hoạt động. Tại thời điểm đó, việc giải quyết vấn đề về hoạt động tự động hoàn toàn là rất lớn và nó cho phép chúng tôi tạo ra các hệ thống thông minh không cần bất kỳ người vận hành nào để thực hiện các chuyến bay; điều này dẫn đến các chuyến bay an toàn, tiết kiệm chi phí và hiệu quả hơn. Phần “AI” được đưa vào sau này vào năm 2015, nơi các thuật toán học sâu có thể được sử dụng hiệu quả để giải quyết các vấn đề trước đây được giải quyết thông qua tầm nhìn máy tính cổ điển và / hoặc phương pháp học. Chúng tôi đã tận dụng robot để cho phép các chuyến bay tự động hoàn toàn và học sâu để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động.

Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn để ra mắt Soar Robotics?

Máy bay không người lái thiếu tính tự chủ và tính thông minh đủ để trở thành những công cụ cách mạng tiếp theo cho con người. Chúng trở thành những công cụ không hiệu quả và nguyên thủy trong tay của một người vận hành, cả về mặt chuyến bay và xử lý dữ liệu sau chuyến bay. Ngoài ra, những robot này có rất ít quyền truy cập vào thông tin tình báo robot thực-time và dài hạn mà chúng có thể tiêu thụ để trở nên thông minh hơn.

Kết quả từ kinh nghiệm của tôi trong lĩnh vực này, tôi đã đến một sự hiểu biết rằng mô hình robot thương mại hiện tại là không hiệu quả, điều này đang hạn chế sự phát triển của nhiều ngành công nghiệp. Tôi đã đồng sáng lập Soar Robotics để giải quyết một số thách thức kỹ thuật khó khăn để biến các hoạt động không khí thông minh thành hiện thực, điều này sẽ cung cấp các giải pháp chất lượng cao và tiết kiệm chi phí cho nhiều ngành công nghiệp.

Soar Robotics cung cấp một nền tảng trí tuệ robot kết nối đám mây hoàn toàn tự động cho máy bay không người lái. Những loại ứng dụng nào được phục vụ tốt nhất bởi những máy bay không người lái này?

Nền tảng trí tuệ robot kết nối đám mây của chúng tôi được thiết kế như một hệ thống mô-đun có thể phục vụ gần như bất kỳ ứng dụng nào bằng cách sử dụng các chức năng cụ thể được thực hiện trong đám mây. Một số ngành công nghiệp như an ninh, năng lượng mặt trời, xây dựng và nông nghiệp hiện đang cần công nghệ này ngay lập tức.

• Giám sát chu vi cho an ninh,
• kiểm tra và phân tích các lỗi nhiệt và khả năng nhìn thấy trong năng lượng mặt trời,
• theo dõi tiến độ và quản lý trong xây dựng và nông nghiệp

Đây là những ứng dụng chính với tác động có lợi nhất mà chúng tôi tập trung vào.

Đối với một nông dân muốn sử dụng công nghệ này, những trường hợp sử dụng nào sẽ mang lại lợi ích cho họ so với máy bay không người lái được vận hành bởi con người truyền thống?

Như với tất cả các ứng dụng của chúng tôi, chúng tôi cũng cung cấp dịch vụ cuối cùng cho nông nghiệp chính xác. Hiện tại, quy trình làm việc của máy bay không người lái trong hầu như bất kỳ ngành công nghiệp nào là như sau:

• người vận hành mang máy bay không người lái và các phụ kiện của nó đến hiện trường,
• người vận hành tạo một kế hoạch chuyến bay,
• người vận hành bật máy bay không người lái, tải kế hoạch chuyến bay cho nhiệm vụ cụ thể trong tay,
• máy bay không người lái thực hiện nhiệm vụ đã lên kế hoạch và quay trở lại tọa độ cất cánh, máy bay không người lái hạ cánh,
• người vận hành tắt máy bay không người lái,
• người vận hành chia sẻ dữ liệu với khách hàng (hoặc bộ phận liên quan nếu được thuê trong nhà),
• dữ liệu được xử lý chính xác để trở thành thông tin có thể hành động cho ngành công nghiệp cụ thể.

Điều quan trọng là phải chỉ ra rằng quy trình làm việc này đã được chứng minh là rất không hiệu quả, đặc biệt là trong các lĩnh vực như năng lượng mặt trời, nông nghiệp và xây dựng, nơi thu thập dữ liệu hàng không định kỳ và khách quan cho các vùng đất rộng lớn là rất quan trọng. Một nông dân sử dụng công nghệ của chúng tôi có thể nhận được thông tin có thể đo lường, có thể hành động và chính xác về:

• sức khỏe và độ cứng của cây trồng,
• tiêu thụ nitơ của đất,
• tối ưu hóa và hiệu quả của phương pháp tưới tiêu
• phát hiện sớm bệnh và dịch hại

Không cần phải trải qua tất cả các rắc rối được đề cập ở trên, mà không cần nhấp vào một nút mỗi lần. Tôi tin chắc rằng việc cho phép máy bay không người lái có tính tự động và trí tuệ đám mây sẽ mang lại tiết kiệm đáng kể về thời gian, lao động và tiền bạc.

Làm thế nào máy bay không người lái sẽ được sử dụng cho các nhà vận hành trang trại năng lượng mặt trời?

Chúng tôi xử lý gần như mọi thứ cần được đếm và đo lường trong tất cả các giai đoạn của dự án năng lượng mặt trời. Trong giai đoạn lập kế hoạch và xây dựng, chúng tôi tạo ra mô hình địa hình, phân tích thủy văn và phân tích chướng ngại vật với độ chính xác và độ chính xác địa lý cao. Trong giai đoạn xây dựng, chúng tôi tạo ra các bản đồ và video hàng ngày của trang web. Sau khi xử lý phương tiện thu thập, chúng tôi đo lường tiến độ của các kết cấu cọc, giá đỡ và các tấm pin mặt trời, vị trí, diện tích và thể tích của các rãnh và nền tảng biến tần cũng như đếm máy móc / xe và nhân viên trên trang web.

Khi xây dựng hoàn thành và trang web năng lượng mặt trời hoạt động hoàn toàn, hệ thống tự động của Soar tiếp tục các chuyến bay hàng ngày nhưng lần này tạo ra các bản đồ và video nhiệt cũng như các bản đồ và video phổ nhìn thấy. Từ dữ liệu nhiệt, các thuật toán của Soar phát hiện các lỗi ở cấp độ tế bào, đa tế bào, điốt, chuỗi, bộ kết hợp và biến tần. Từ dữ liệu phổ nhìn thấy, các thuật toán của Soar phát hiện ra các lỗi như vỡ, bẩn, bóng, thực vật và thiếu tấm. Kết quả là, phần mềm của Soar tạo ra một báo cáo chi tiết về các lỗi được phát hiện và đánh dấu chúng trên bản đồ đã xây dựng và bản đồ RGB của trang web xuống đến cấp độ tế bào, cũng như hiển thị tất cả các lỗi được phát hiện trên một bảng; chỉ ra số hàng, số chuỗi và số mô-đun với địa điểm.

Vào tháng 7 năm 2019, Soar Robotics đã tham gia Chương trình Inception của NVIDIA (NVDA ), một chương trình dành riêng cho các công ty khởi nghiệp về AI. Kinh nghiệm này đã ảnh hưởng đến bạn như thế nào và Soar Robotics được quản lý như thế nào?

Trong những tháng qua, điều này đã được chứng minh là một chương trình cực kỳ có lợi cho chúng tôi. Chúng tôi đã sử dụng các sản phẩm của NVIDIA cho cả tính toán trên bo mạch và phía đám mây. Chương trình này có nhiều đặc quyền giúp简化 quy trình nghiên cứu, phát triển và thử nghiệm của chúng tôi.

Soar Robotics sẽ tạo ra doanh thu định kỳ với mô hình Robotics-as-a-Service (RaaS). Mô hình này chính xác là gì và nó khác với SaaS như thế nào?

Nó có nhiều điểm tương đồng với SaaS về ứng dụng và ảnh hưởng đến mô hình kinh doanh của chúng tôi. Mô hình RaaS đặc biệt quan trọng vì phần cứng được tham gia; hầu hết khách hàng của chúng tôi không muốn sở hữu phần cứng và chỉ quan tâm đến kết quả. Phần mềm đám mây và các thế hệ mới của phần cứng robot đang ngày càng kết hợp với nhau.

Điều này dẫn đến một số thay đổi cơ bản trong robot công nghiệp, vốn trước đây là về robot cố định với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại không cần nhiều trí tuệ. Hoạt động dưới tâm lý này, chúng tôi cung cấp cho khách hàng của mình các dịch vụ kết nối robot và robot đám mây để tăng cường khả năng của phần cứng của họ.

Do đó, Robotics-as-a-Service bao gồm tất cả các công cụ phần cứng và phần mềm mà chúng tôi sử dụng để tạo ra các robot chuyên ngành cho mục đích của khách hàng dưới dạng máy bay không người lái, phần cứng truyền thông và trí tuệ đám mây.

Bạn dự đoán gì về công nghệ máy bay không người lái trong thập kỷ tới?

Máy bay không người lái đã chứng minh rõ giá trị của chúng cho các doanh nghiệp, và việc sử dụng chúng sẽ chỉ tiếp tục tăng. Chúng tôi đã chứng kiến nhiều doanh nghiệp cố gắng tích hợp máy bay không người lái vào quy trình làm việc của họ, với chỉ một số ít trong số họ đạt được ROI tuyệt vời và hầu hết đều thất bại do tính chất không hiệu quả của các ứng dụng máy bay không người lái thương mại hiện tại. Kể từ khi cơn sốt máy bay không người lái bắt đầu phai nhạt, chúng tôi đã chứng kiến sự hợp nhất nhanh chóng trên thị trường, đặc biệt là trong hai năm qua. Tôi tin rằng đây là một bước cần thiết cho ngành công nghiệp, điều này đã mở ra con đường cho năng suất thực sự và cơ hội tốt hơn cho các sản phẩm và dịch vụ thực sự có lợi cho các doanh nghiệp. Thị trường có thể tiếp cận mà máy bay không người lái thương mại sẽ tạo ra cho đến năm 2025 dự kiến sẽ vượt quá 100 tỷ USD, điều mà tôi cho là một ước tính khá khiêm tốn.

• Chúng tôi sẽ chứng kiến sự gia tăng theo cấp số nhân về các chuyến bay “Beyond Visual Line of Sight”, điều này sẽ là yếu tố cho phép nhiều trường hợp sử dụng của máy bay không người lái thương mại.
• Các tiến bộ trong công nghệ pin như pin nhiên liệu hydro sẽ kéo dài thời gian bay lên ít nhất một cấp độ, điều này cũng sẽ là một yếu tố thúc đẩy cho nhiều trường hợp sử dụng mới.
• Các hệ thống máy bay không người lái trong hộp vẫn được coi là một số cách thức thử nghiệm, nhưng chúng tôi chắc chắn sẽ chứng kiến công nghệ này trở nên phổ biến trong thập kỷ tới.
• Đã có các thử nghiệm đang được thực hiện bởi các công ty với các quy mô khác nhau trên thị trường di chuyển hàng không đô thị, điều này có thể được chia thành ba phân khúc chính, bao gồm giao hàng cuối cùng, vận chuyển công cộng hàng không và vận chuyển cá nhân hàng không. Việc thương mại hóa các phân khúc này chắc chắn sẽ xảy ra trong thập kỷ tới.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Soar Robotics?

Chúng tôi tin rằng tính khả thi và thương mại hóa của các hoạt động không khí tự động chủ yếu phụ thuộc vào việc giải quyết vấn đề kết nối phương tiện hàng không. Để máy bay không người lái có thể hoạt động Beyond Visual Line of Sight (BVLOS), chúng cần có phạm vi phủ sóng không bị gián đoạn, truyền tải dữ liệu thời gian thực với băng thông cao, điều khiển và lệnh, nhận dạng và quy định. Mặc dù đã có một số nỗ lực thành công để tận dụng các mạng di động hiện tại như một phương pháp truyền thông, nhưng những mạng này có nhiều điểm yếu và còn xa mới trở thành giải pháp chính cho các phương tiện hàng không.

Chúng tôi đã phát triển một ngăn xếp phần cứng và phần mềm kết nối có khả năng tạo thành mạng máy bay không người lái ad hoc. Chúng tôi dự đoán rằng các khả năng mạng này sẽ cho phép hoạt động an toàn, thông minh và không gián đoạn cho bất kỳ loại phương tiện hàng không tự động nào. Chúng tôi sẽ phát hành alpha và beta của phần cứng trong những tháng tới để thử nghiệm sản phẩm của chúng tôi với các nhóm người dùng lớn hơn dưới các điều kiện sử dụng khác nhau và bắt đầu tạo thành những mạng ad-hoc này để phục vụ nhiều ngành công nghiệp.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập Soar Robotics hoặc để đầu tư vào công ty này, hãy truy cập Trang Crowdfunding trên Republic.