Startup Coco Robotics otwiera laboratorium AI, by analizować dane z milionów kilometrów przejechanych przez swoje roboty. Celem jest pełna autonomia. Szefem został prof. UCLA.
W skrócie:
- Coco Robotics uruchamia własne laboratorium AI, które ma przetworzyć dane z pięciu lat działania robotów dostawczych i przyspieszyć rozwój pełnej autonomii.
- Na czele projektu stanie profesor Bolei Zhou z UCLA, czołowy badacz w dziedzinie nawigacji robotów, który obejmie w firmie stanowisko Głównego Naukowca ds. AI.
- Startup dysponuje danymi z milionów kilometrów przejechanych w skomplikowanych warunkach miejskich. Celem jest obniżenie kosztów dostaw i poprawa wydajności usługi.
Małe, jeżdżące po chodnikach kontenery na jedzenie i zakupy od Coco Robotics stały się częścią miejskiego krajobrazu w Los Angeles. Od 2020 roku flota tych niepozornych maszyn pokonała miliony kilometrów, dostarczając przesyłki na ostatnim odcinku – od sklepu do drzwi klienta. Przez większość tego czasu nie były w pełni autonomiczne. Nad ich ruchem czuwali zdalni operatorzy, którzy pomagali omijać przeszkody. Teraz ten etap dobiega końca. Firma ogłosiła, że pięć lat skrupulatnego zbierania danych wystarczyło, by postawić kolejny krok: otworzyć dedykowane laboratorium sztucznej inteligencji, które przekuje te dane w prawdziwą, samodzielną nawigację.
Dlaczego pięć lat zbierania danych to dopiero początek?
W świecie AI dane to waluta cenniejsza niż złoto. Coco Robotics doskonale o tym wie. Zach Rash, współzałożyciel i CEO firmy, nie ukrywa, że od początku celem była pełna autonomia, która drastycznie obniży koszty operacyjne. Jednak droga do niej wiodła przez cierpliwość i… pracę ludzkich operatorów. To oni, przez ostatnie lata, uczyli system, jak radzić sobie z pękniętym chodnikiem, porzuconą hulajnogą czy nieprzewidywalnym zachowaniem przechodnia. Teraz ten gigantyczny zbiór danych jest gotowy do analizy. “Mamy dane z milionów mil zebrane w najbardziej skomplikowanych możliwych warunkach miejskich, a te dane są niezwykle ważne dla trenowania jakichkolwiek użytecznych i niezawodnych systemów AI w realnym świecie” – powiedział Rash w rozmowie z TechCrunch. Firma osiągnęła masę krytyczną, która pozwala przyspieszyć badania nad tak zwaną physical AI – sztuczną inteligencją, która musi radzić sobie z chaosem fizycznej rzeczywistości, a nie tylko z uporządkowanymi bitami w serwerowni.
Jakie nazwisko stoi za tym ambitnym projektem?
Mózgiem operacji zostanie profesor Bolei Zhou z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles (UCLA). To nie jest przypadkowy wybór. Zarówno Zach Rash, jak i drugi współzałożyciel, Brad Squicciarini, są absolwentami tej uczelni. Wcześniej nawet przekazali jednego ze swoich robotów do uniwersyteckiego laboratorium. Profesor Zhou obejmie stanowisko Głównego Naukowca ds. AI w Coco Robotics. Jego specjalizacja – widzenie komputerowe, robotyka i uczenie przez wzmacnianie, ze szczególnym uwzględnieniem mikromobilności – idealnie wpisuje się w potrzeby startupu. “Jest jednym z czołowych badaczy na świecie w dziedzinie nawigacji robotów, uczenia przez wzmacnianie i wielu technologii oraz obszarów badawczych, które są dla nas wysoce istotne” – przyznaje Rash. To nazwisko ma działać jak magnes na kolejne talenty, które pomogą firmie zrealizować jej cele.
Czy OpenAI ma z tym coś wspólnego?
Warto wyjaśnić jedną kwestię: nowe laboratorium jest inicjatywą całkowicie niezależną od wcześniejszej współpracy Coco Robotics z OpenAI. W ramach tamtej umowy startup mógł korzystać z modeli giganta AI, w zamian udostępniając mu swoje unikalne dane z robotów. Nowe centrum badawcze będzie pracować wyłącznie na potrzeby Coco. Firma nie planuje sprzedawać swoich danych ani wyników badań konkurencji. Wszystko, co zostanie tam opracowane, posłuży do ulepszenia lokalnych modeli działających bezpośrednio na pokładzie robotów. Celem jest zwiększenie ich wydajności i obniżenie kosztów, a co za tym idzie – ceny usługi dla końcowego klienta. Firma zadeklarowała ponadto, że w stosownych przypadkach podzieli się swoimi odkryciami z miastami, w których operuje. Może to pomóc w identyfikacji i naprawie problemów z infrastrukturą, które spowalniają nie tylko roboty, ale utrudniają życie wszystkim mieszkańcom.
Jaka jest ostateczna wizja przyszłości według Coco?
Odpowiedź jest prosta i do bólu pragmatyczna: pieniądze. A dokładniej – drastyczne cięcie kosztów, które uczyni dostawy realizowane przez roboty bezkonkurencyjnymi cenowo. Każdy procent poprawy autonomii oznacza mniejszą potrzebę zatrudniania zdalnych operatorów, co jest obecnie głównym kosztem operacyjnym. “Sukces tego laboratorium przełoży się na oferowanie usługi wyższej jakości za ekstremalnie niską cenę” – podsumowuje Zach Rash. Pełna autonomia to nie technologiczna fanaberia, lecz klucz do skalowania biznesu i stworzenia ekosystemu, w którym robot na chodniku jest tak powszechny jak samochód dostawczy na ulicy. Wygląda na to, że prawdziwa rewolucja AI nie dzieje się wyłącznie w chmurze, ale dosłownie – tuż za rogiem.