Covariant是剛剛籌集了4000萬美元的AI機器人公司

工業(yè)機器人技術(shù)的出現(xiàn)在制造業(yè)領(lǐng)域開創(chuàng)性的。自1960年代成立以來，由于機器人給生產(chǎn)過程帶來的巨大收益，機器人迅速淹沒了世界各地的工廠。他們比我們快。他們可能會執(zhí)行危險的任務(wù)。他們只是更好。如今，機器人比以往任何時候都更有效率，并且仍然是全球制造的支柱。但是，我們?nèi)匀豢梢詮倪@些機器中獲得大量尚未開發(fā)的潛力。由于無法執(zhí)行獨立的過程，機器人尚未完全實現(xiàn)自動化。但是，如果他們能夠感知，學(xué)習(xí)和適應(yīng)呢?

Covariant是致力于克服這些障礙的最新公司。成立僅三年后，這家初創(chuàng)公司就獲得了第二輪融資，共籌集了6700萬美元，目前正在與自動化巨頭ABB合作，在機器人行業(yè)掀起波瀾。他們的目的?生產(chǎn)高度健壯，可靠和高性能的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。那么，大驚小怪的是什么?

傳統(tǒng)機器人存在許多基本問題。首先，常規(guī)設(shè)計在完成任務(wù)時缺乏像人一樣的靈活性限制精度。典型的模型有時可能會放錯位置或破壞物體，從而減慢生產(chǎn)過程。但是，協(xié)變表示，他們的系統(tǒng)能夠以99%的準(zhǔn)確率揀選和包裝大約10,000件物品。這可以通過增強機器人的一致性的AI軟件來實現(xiàn)。與僅重復(fù)執(zhí)行預(yù)先編程的任務(wù)不同，Covariant的機器使用攝像頭系統(tǒng)捕獲有關(guān)單個對象的信息。然后，這些數(shù)據(jù)將通過機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行解釋，這意味著機器人將變得越來越聰明，并且在做事上也越來越好。

更令人印象深刻的是，使用Covariant的系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理新對象。通常，機器人只能處理已編程以與之交互的事物。但是，強化學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用使Covariant機器人可以移動他們不熟悉的對象，而不會損壞或丟失產(chǎn)品-其主要用途是在倉庫中對產(chǎn)品進(jìn)行自動分類和組織。此外，所有Covariant軟件都是可轉(zhuǎn)移的，這意味著當(dāng)一個機器人學(xué)習(xí)時，它們都可以。

近年來，在Covid-19大流行中，這項技術(shù)變得越來越重要。這場危機通過造成勞動力干旱，使許多人停產(chǎn)，暴露了全球供應(yīng)鏈的脆弱性。但是，使用Covariant替代人工的新方法，公司可能會比我們想象的更早回到正常軌道。