Mbodi redefiniuje szkolenie robotów: Agenci AI kluczem do adaptacji w złożonych środowiskach

Programowanie robotów do wykonywania precyzyjnych zadań, od pakowania po złożone procedury chirurgiczne, jest już rzeczywistością. Wyzwaniem pozostaje jednak ich adaptacja do nieprzewidywalnych warunków, ponieważ każda indywidualna czynność wymaga specyficznego procesu szkoleniowego. Mbodi, nowy gracz na rynku AI, proponuje rozwiązanie, które ma zrewolucjonizować ten proces.

Cloud-to-Edge: Hybrydowe podejście Mbodi

Mbodi opracowało system cloud-to-edge, łączący moc obliczeniową chmury z lokalnymi zasobami, co pozwala na płynną integrację z istniejącymi stosami technologicznymi robotów. Sercem rozwiązania jest rój agentów AI, które komunikują się ze sobą, zbierając niezbędne informacje do efektywnego uczenia robotów. Po wdrożeniu system ma samodzielnie zbierać dane i uczyć się na podstawie realnych scenariuszy.

Xavier Chi, współzałożyciel i dyrektor generalny Mbodi, wyjaśnia, że użytkownicy inicjują zadania za pomocą naturalnego języka. System Mbodi dzieli następnie złożone żądanie na mniejsze podzadania. Agenci AI efektywnie „dzielą i podbijają” problem, szybko zbierając dane potrzebne do przeszkolenia robota.

Wyzwania świata fizycznego i krytyka tradycyjnych modeli

Chi podkreśla fundamentalne wyzwanie związane ze światem fizycznym – jego nieskończoną zmienność. „Za każdym razem można wymyślić coś zupełnie nowego, a brak danych w takiej sytuacji stanowi problem. Potrzebujemy systemu, który potrafi orkiestrować różne modele lub pozwala interweniować, korygując działania robota” – mówi Chi.

Idea stworzenia Mbodi narodziła się, gdy Chi i współzałożyciel Sebastian Peralta pracowali w Google. Zauważyli, że pomimo postępów w AI i wzrastającej obecności robotów, wciąż brakowało skutecznych metod szybkiego ich szkolenia.

Chi uważa, że podejście wielu firm, takich jak Skild AI czy FieldAI, polegające na budowaniu dużych modeli AI opartych na ogromnych zbiorach danych ze świata rzeczywistego, jest niewystarczające. Argumentuje, że dynamiczna natura świata sprawia, iż takie modele szybko stają się nieaktualne.

Pionierskie wdrożenia i przyszłe plany

Założona w 2024 roku firma Mbodi początkowo skupiała się na aplikacjach związanych z kompletowaniem zamówień i pakowaniem. Sukcesem było zdobycie nagrody w konkursie ABB Robotics AI startup w ubiegłym roku, co zaowocowało strategicznym partnerstwem ze szwajcarską organizacją robotyczną, przejętą później przez SoftBank.

Obecnie Mbodi współpracuje z firmą z listy Fortune 100, działającą w sektorze dóbr konsumpcyjnych, nad weryfikacją koncepcji (proof of concept). „Dla klientów z branży dóbr szybko zbywalnych problemem jest ciągła zmiana asortymentu pakowanego każdego dnia. Reprogramowanie robotów w takich warunkach jest niemożliwe, dlatego wciąż wiele pracy wykonują ludzie” – tłumaczy Chi.

Firma ma nadzieję rozpocząć szersze wdrażanie swojego oprogramowania w 2026 roku. „Chcemy zbudować coś, co działa i może być faktycznie wdrożone. Nie jesteśmy laboratorium badawczym; chcemy dostarczyć produkcyjne rozwiązanie, które będzie niezawodne” – podsumowuje Chi.