O novo CEO da Fast Robotics explica o uso de IA para acelerar a coleta precisa


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O novo CEO da Fast Robotics explica o uso de IA para acelerar a coleta precisa
O Rapid iD usa visão 3D e IA generativa para identificar rapidamente novos objetos, diz a Rapid Robotics.

Fast iD usa visão 3D e IA generativa para identificar rapidamente novos objetos. Fonte: Fast Robotics

Muitas empresas estão correndo para aplicar os últimos avanços em inteligência synthetic à robótica. A Fast Robotics anunciou este ano o Fast iD, que, segundo ela, usa IA generativa, visão computacional e aprendizado de máquina para permitir que braços robóticos escolham, inspecionem e coloquem itens “com 100% de certeza em cenários de fim de linha e logística”.

No mês passado, a empresa sediada em São Francisco empresa promovido Kimberly Losey de diretor de crescimento a CEO, quando o fundador Jordan Kretchmer assumiu a função de presidente executivo.

“Fundamos a Fast Robotics em 2019, com a visão de resolver a escassez de mão de obra e revigorar a cadeia de suprimentos americana, fornecendo soluções de automação adaptáveis ​​e escaláveis ​​em tempo recorde e a custos recordes”, afirmou Kretchmer na época.

“Kim compartilha minha paixão por construir parcerias duradouras com nossos clientes e por desenvolver soluções generativas orientadas por IA que entregam valor concreto”, ele acrescentou. “Hoje, a Fast é construída sobre essa base inimitável de tecnologia de ponta adaptável, experiência no mundo actual implantando centenas de robôs e um compromisso genuíno com nossos parceiros.”

Losey traz experiência diversificada

Antes de ser diretora de crescimento e diretora de advertising na Fast Robotics, Losey foi diretora de advertising e desenvolvimento de marca world na Hasbro. Ela também foi chefe de advertising na Modio, empreendedora na mod mogul e chefe de advertising na Autodesk.

Kimberly Losey, CEO da Rapid Robotics

Kimberly Losey, CEO da Fast Robotics. Fonte: LinkedIn

“Na verdade, primeiro fui para a escola de design e depois percebi que o que realmente amo é administrar um negócio”, disse ela O Relatório do Robô. “É realmente emocionante agora na robótica com o crescimento da IA.”

“Nas indústrias de vestuário e brinquedos, aprendi muito mais sobre manufatura do que jamais imaginei ser possível”, lembrou Losey.

“Ajudei a revigorar algumas marcas como Monopoly e Transformers, antes dos filmes estrearem”, ela disse. “Descobrir dotações de ferramentas para fazer Optimus Primes suficientes para a temporada de férias pode ser onde meu amor pela robótica começou.”

Na Modio, que foi adquirida pela AutodeskLosey mudou para impressão 3D e design. Ela também defendeu um projeto envolvendo um soldagem célula de trabalho com dois braços robóticos em um contêiner de transporte.

“Entendendo tanto o digital quanto o físico do lado técnico e do lado comercial, sou capaz de trazer todas essas diferentes perspectivas para o que fazemos na Fast Robotics”, disse Losey. “Em 2022, entrei para a empresa, que estava tentando ajudar a resolver a crise trabalhista e interromper a maneira como a indústria tradicionalmente implantou a robótica. O processo demora muito, é complicado e carece de transparência.”

A Fast Robotics faz uma jornada a partir do RaaS

Entre os desafios enfrentados pelas startups de robótica está a necessidade de escalar à medida que aumentam sua base de clientes. Isso é especialmente verdadeiro com a robótica como serviço (RaaS), onde o fornecedor é responsável por gerenciar e manter as máquinas.

“À medida que nossos clientes ficavam cada vez maiores, o desafio period que não fazíamos isso”, disse Losey. “A tecnologia que tínhamos não period madura o suficiente para resolver seus problemas rapidamente.”

“Demos alguns passos para trás para redefinir e olhamos para o que tenho chamado de ‘hierarquia robótica de necessidades’”, ela explicou. “A camada elementary é realmente sobre percepção e manipulação. Isso impediu que muitas empresas de bens de consumo embalados (CPG) adotassem a robótica.”

“As aplicações estão ficando mais complexas na fabricação e em toda a cadeia de suprimentos, então precisamos de robôs que sejam capazes de se adaptar quase como os humanos conseguem se adaptar”, disse Losey. “Pensando na indústria de brinquedos, as crianças são brilhantes de muitas maneiras, mas elas nem sempre conseguem dizer o que querem. Entender o que elas não estão dizendo é de onde vêm os maiores insights, e isso é como identificar o que o cliente precisa.”

A Fast Robotics descobriu que seus clientes queriam robôs adaptáveis ​​que pudessem trabalhar rapidamente em tarefas que os humanos não acham gratificantes, ela disse. Ela mudou seu foco de RaaS para Fast iD como um produto que “casa desempenho robótico com instinto humano”, de acordo com Losey.

O Fast iD aprende rapidamente objetos para manipular

O Motor iD rápido usa captura de imagem 3D e generativa IA para aprender novos objetos, e pode se adaptar a eles em menos de dois minutos, disse Fast Robotics. Isso permite uma preensão otimizada e precisão para operações de pegar e colocar, reivindicado a empresa.

“Simplicidade é melhor que complexidade”, disse Losey. “Não estamos apenas jogando IA no problema, e estamos nos mantendo no topo das tendências emergentes. A visão computacional está muito melhor do que period há 18 meses. Estamos construindo nossa tecnologia para usar todos esses modelos emergentes de IA, e fazemos isso especificamente para sermos capazes de perceber e manipular melhor os objetos.”

A Fast Robotics aplicou o Fast iD para coleta de peças, embalagem, paletização e despaletização, e kitting dinâmico. Por exemplo, uma caixa de assinatura pode conter objetos de tamanhos e rigidez muito diferentes em muitas combinações para abordagens tradicionais funcionarem, disse Losey.

“A IA generativa nos dá uma espécie de superpoder que podemos transferir para os robôs”, ela disse. “Ao mesmo tempo, precisamos de conjuntos de dados mais contextualizados. Eu estava conversando com alguém outro dia, e sua perspectiva period: ‘Olha, eu não preciso do meu robô para dirigir de A para B e enfiar uma agulha e lavar as janelas.”

Enquanto muitas outras empresas estão trabalhando para tornar os robôs mais inteligentes com IA generativa, Losey disse estar confiante de que a Fast Robotics tem o equilíbrio certo entre especificidade e automação de uso geral.

“Há uma grande oportunidade de mercado, mas não estamos tentando recriar a roda, seja a pilha de movimento para robôs ou grandes modelos de linguagem”, ela disse. “Nem tudo precisa ser proprietário, e estamos adotando uma abordagem de conjunto para identificar e agarrar objetos.”

Outro diferencial é que o Fast iD já está no mercado, disse Losey.

“Temos dezenas e dezenas de clientes que variam de pequenos fabricantes contratados a empresas globais da Fortune 100 e Prime 10, e eles precisam que esses problemas sejam resolvidos hoje”, ela afirmou. “Também olhamos para o horizonte de cinco anos e estamos pensando sobre isso em termos da avaliação que queremos, mas, mais importante, os problemas que estamos resolvendo para os clientes.”

Célula de trabalho de embalagem da Rapid Robotics.

Fast Robotics diz que Fast iD permite que uma célula de trabalho de embalagem manipule tudo, desde caixas rígidas até sacos plásticos flexíveis. Fonte: Fast Robotics

Robôs mais inteligentes são mais fáceis de usar do que soluções pontuais ou gerais

A Fast Robotics ainda oferece uma opção RaaS, bem como CapEx (despesas de capital) preços. O empresaOs clientes da querem ser especialistas em logística, não em robótica avançada, observou Losey. A facilidade de uso é importante para a Fast Robotics, ela acrescentou.

“Eles não têm recursos para automatizar, e até mesmo os integradores de sistemas estão tão sobrecarregados agora”, disse Losey. “Como podemos fazer com que os robôs sejam tão fáceis quanto comprar uma bancada de trabalho na loja de ferragens? Eles precisam ser tão perfeitos e infalíveis quanto uma impressora 3D.”

“Temos essas parcerias prioritárias com nossa base de clientes atual para implementar soluções como Fast iD para kitting ou embalagem, e a partir disso sabemos que a camada de percepção e a camada de aplicação estão começando a se confundir um pouco”, disse ela. “Modelos de fundação surgirão disso, o que nos dá uma grande oportunidade de entregar o que o mercado quer, não uma aplicação totalmente generalizada.”

“Precisamos do nível de inteligência para conseguir acompanhar as mudanças e os requisitos modernos do espaço logístico”, disse Losey. “Temos esse núcleo em torno de escolher e posicionar objetos, e então olhamos para tarefas relacionadas, como colocar coisas em uma caixa e paletizar essa caixa. Isso nos força a ter uma mentalidade de plataforma, não uma mentalidade de solução pontual.”

A Fast Robotics demonstrou a capacidade de detectar animais de pelúcia em uma correia transportadora e colocá-los a uma taxa de 800 unidades por hora. Isso tem potencial para e-commerce, reciclagem e devolução de produtos, disse Losey.

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