חיפוש בחדשות

חברת XDOF (סטארטאפ אמריקאי המפתח תשתיות נתונים לרובוטיקה) נחשפת עם גיוס של 70 מיליון דולר מקרנות כמו a16z ו-Thrive Capital במטרה לפתור את מחסור הנתונים החמור המעכב את פיתוח הרובוטיקה התבונית. בעוד שמודלי שפה מאומנים על טקסט דיגיטלי, בינה מלאכותית פיזית דורשת נתוני אינטראקציה אמיתיים שאינם קיימים ברשת. XDOF מציעה פירמידת נתונים מקיפה המשלבת הפעלה מרחוק ומערכות ניקוי ותיוג, שכבר משרתת כ-20 לקוחות מובילים בתעשייה כולל מעבדות AI מובילות, ומספקת פתרון לצוואר בקבוק קריטי זה.

חברת Google DeepMind משיקה את ה-Google DeepMind Accelerator: Robotics, תוכנית האצה ייחודית בת שלושה חודשים המיועדת ל-15 סטארטאפים נבחרים באירופה בתחום הרובוטיקה הפיזית. התוכנית תעניק ליזמים מנטורשיפ צמוד וגישה ישירה למודלי ה-Gemini של גוגל ולשכבות הטכנולוגיה המתקדמות שלה. בין החברות שנבחרו ניתן למצוא סטארטאפים המפתחים פתרונות פורצי דרך בתחומי הבנייה, הרפואה, המיחזור וטכנולוגיות המישוש. המהלך מסמן פריצת דרך משמעותית בשילוב בינה מלאכותית פיזית ברובוטים, ומספק השראה רבה גם לתעשיית הראייה הממוחשבת והאוטומציה המקומית בישראל המבקשת ליישם טכנולוגיות דומות תחת רגולציית הפרטיות המקומית.

בעוד מודלי שפה יכולים להתאמן על טקסט מהאינטרנט, חברות המפתחות רובוטיקה זקוקות לנתונים מדויקים מהעולם הפיזי האמיתי. הסטארטאפ Human Archive זיהה את ההזדמנות הזו וגייס 8.2 מיליון דולר כדי לפתור את צוואר הבקבוק בתעשייה. החברה נעזרת בעובדי קבלן בהודו בתחומי הניקיון, המסעדנות והתחזוקה, אשר מצוידים במצלמות גוף וחיישני מישוש מיוחדים בעת עבודתם. הנתונים הנאספים – החל מזוויות ראייה מדויקות ועד לעוצמת המגע הנדרשת בפעולות יומיומיות – נמכרים לאחר מכן למעבדות מחקר, במטרה לאמן את הדור הבא של הרובוטים וסוכני הבינה המלאכותית לבצע משימות פיזיות. למרות התנגדויות מצד חברות שירות מסוימות, הסטארטאפ מדגים כיצד פתרונות חדשניים של איסוף נתונים משנים את עולם האוטומציה, ומעלה על פני השטח שאלות חשובות לגבי חוק הגנת הפרטיות וזכויות העובדים בעידן ה-AI.

עמותת Project Open Hand בסן פרנסיסקו, אשר מספקת אלפי ארוחות מותאמות אישית לחולים כרוניים, נאלצה להתמודד עם צניחה חדה במספר המתנדבים מהמגזר העסקי לאחר מגפת הקורונה. כדי לעמוד ביעדים, העמותה החלה לשכור זרועות רובוטיות מבוססות בינה מלאכותית של חברת Chef Robotics. המערכת מזהה ומרכיבה מנות מזון באופן אוטומטי, ובכך מגדילה את התפוקה ב-200 מנות נוספות בשעה ומשחררת את המתנדבים האנושיים למשימות בישול מורכבות. השילוב ממחיש כיצד מודלי תשלום חודשי (RaaS) ואוטומציה פיזית יכולים לפתור בעיות כוח אדם אמיתיות גם במטבחים תעשייתיים ומגזרים התלויים בידיים עובדות.

**GEN-1 הוא מודל בינה מלאכותית פיזית שלפי Generalist הגיע ל-99% אמינות במשימות ידניות מסוימות.** אם הנתון הזה יחזיק גם בתנאי שטח, מדובר באיתות חשוב למפעלי אריזה, מעבדות שירות ומרכזים לוגיסטיים בישראל. לפי הדיווח, המודל נשען על יותר מ-500 אלף שעות נתונים שנאספו באמצעות "data hands" — אביזרים לבישים שמתעדים מיקרו-תנועות אנושיות. המשמעות לעסקים איננה רק הזרוע הרובוטית עצמה, אלא החיבור שלה ל-CRM, לניהול חריגות, ל-WhatsApp Business API ול-N8N. בלי שכבת תפעול כזו, גם 99% אמינות יכולה להפוך למאות תקלות ידניות בחודש.

בעידן שבו רכבים אוטונומיים הופכים למציאות, חברות טכנולוגיה מציגות את 'בינה מלאכותית פיזית' – טכנולוגיה שמאפשרת למכונות להבין את הסביבה, להסיק מסקנות ולפעול בה. בכנס CES האחרון הוצגו דוגמאות כמו Afeela של סוני והונדה. קראו עכשיו כיצד זה ישפיע על עסקיכם!