Ehemalige Meta-Mitarbeiter entwickeln visuelle KI für Fabriken und Lager

Während sich Technologien der künstlichen Intelligenz bisher hauptsächlich in digitalen Umgebungen entwickelt haben, versuchen Startups in letzter Zeit, sie in die reale Welt zu bringen. Perceptron, gegründet von ehemaligen Forschern von Meta, ist eines dieser Projekte, das fortschrittliche Sichtmodelle entwickelt, die es Maschinen ermöglichen, effektiver mit ihrer physischen Umgebung zu interagieren. Das im November 2024 gegründete junge Unternehmen stellte sein neuestes Modell namens Isaac 0.5 vor, das für Industrieanlagen konzipiert ist. Dies berichtet Techcrunch.com berichtet.

Laut ixbt.com ist die neue Software darauf ausgelegt, Roboter zu unterstützen, die sich in komplexen Umgebungen wie Lagerhäusern und Fabrikhallen auf Basis visueller Daten bewegen. Sie hilft den Mechanismen nicht nur bei der Orientierung, sondern ermöglicht Unternehmen auch, visuelle Analysen und Daten aus den von diesen Robotern aufgezeichneten Videos zu extrahieren. Die Software wurde als Open-Weight-Modell veröffentlicht, was es jedem Experten ermöglicht, ihre Parameter und Trainingsmaterialien zu studieren.

Ein neuer Schritt in der industriellen Automatisierung

Das Startup Perceptron konnte in einer von Bessemer Venture Partners geleiteten Finanzierungsrunde 21 Millionen Dollar einsammeln. Das Unternehmen wurde von Armen Aghajanyan und Akshat Shrivastava gegründet, die in der Forschungsabteilung Fundamental AI Research (FAIR) bei Meta tätig waren. Die Gründer glauben, dass ihre Software die Zukunft der industriellen Automatisierung bestimmen wird. Derzeit stellt der Bereich der physischen KI Experten vor eine schwierige Wahl: Sie müssen sich entweder für universelle Basismodelle entscheiden, die für jedes Szenario mehrere Cloud-GPUs erfordern, oder für eng gefasste Modelle, die nur eine Aufgabe erfüllen und bei anderen versagen.

Aghajanyan und Shrivastava betonen, dass sich ihr Produkt grundlegend von bestehenden Modellen in der Branche unterscheidet, da es für allgemeine Zwecke und nicht für eine einzelne, sich wiederholende Aufgabe konzipiert ist. Die Software hat die Fähigkeit, sich je nach Umgebung oder Situation flexibel anzupassen. Ein einfacher Prozess wie das Sortieren von Kisten umfasst beispielsweise mehrere Schritte: Zuerst das Etikett auf der Kiste lesen, eine räumliche Analyse durchführen, um die Position zu verstehen, und entscheiden, welche Kiste genommen werden soll.

Vorteile eines flexiblen Ansatzes

Wenn ein Roboter mehrere Kisten hintereinander heben muss, muss er im Voraus planen, welche Kisten er in welcher Reihenfolge nimmt. Die Software von Perceptron soll Roboter dabei unterstützen, jeden Schritt dieses Prozesses erfolgreich zu bewältigen. Obwohl es in der Industrie bereits Programme gibt, die Maschinen bei der Ausführung der meisten dieser Aufgaben unterstützen, gibt es nur sehr wenige, die diese flexibel unter allen Bedingungen ausführen können.

Das neue Modell Isaac 0.5 zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, und es wird erwartet, dass es die Fähigkeiten der Robotik in der Fertigung und Logistik erheblich erweitert. Diese Initiative der ehemaligen Meta-Spezialisten wird als wichtiger Schritt angesehen, um Automatisierungsprozesse in Industrieunternehmen intelligenter und flexibler zu gestalten.