ödünç almama izin ver bir an için beyzboldan bir cümle. Sporu takip ediyorsanız, muhtemelen “üç gerçek sonuç” kavramının farkındasınızdır. Bunlar, özellikle, bir evden kaçma, bir grev ve bir yürüyüş. Üçü arasındaki geçiş çizgisi, çoğu durumda savunma tarafından belirlenmemeleridir.
Bir mutlak tanımlama girişiminde olduğu gibi, elbette gri bir alan var. Ayrıca beyzbol analizinin sonsuza kadar süren soğuk savaşında kavramın ne kadar değerli olduğuna dair uzun süredir devam eden bir soru var. Sorun değil, çünkü ben çoğunlukla buradaki ifadeyi birlikte seçmekle ilgileniyorum.
Genel olarak konuşursak, bir robotik girişimi için üç gerçek sonuç şöyle olacaktır:
- halka açılmak
- Edinilme
- Ölme
Beyzbol dünyasında olduğu gibi burada da manevra yapılabilecek çok fazla gri alan var. Özellikle robotik alanında, DARPA hibelerine dayalı olarak mükemmel bir şekilde başarılı bir şirketi sonsuza kadar koruyabilirsiniz. Beyzbolun aksine, yukarıdaki üçünün herhangi bir kombinasyonunu yapmak gerçekten mümkün.
Ancak buraya gelmek istediğim sorunun özü şudur: Bir robotik girişimi için en iyi sonuç nedir? Elbette kimse üç numarayı istemez. Ama dışarı çıkmak gibi, bu çok gerçek ve hayal kırıklığı yaratan bir olasılık. Ve gördüğümüz gibi, muazzam bir VC finansmanı akışı bile, başlangıç başarısızlığını tamamen önleyemez – özellikle giriş bariyerinin çok yüksek olduğu robotlarda. Ayrıca, robotik, makro trendler karşısında küçük bir pazar düzeltmesi için gecikti.
Halka arz, SPAC’lerin (şimdi geçmiş) altın çağında bile robotik şirketleri için son derece nadir bir sonuç olmuştur. Genel pazarın durumu göz önüne alındığında, bazı planlı SPAC’ler, daha olumlu eğilimlerin sürmesi umuduyla geçici olarak beklemeye alındı. Açıkçası, iki numara birçok firma için tamamen makul – ve genellikle ideal – bir sonuç gibi görünüyor. Robotik, uzun pistler ve büyük bir şirketin sunabileceği çok sayıda kaynak gerektirir.
Bununla birlikte, başınız belaya girmeye başladığınız yer uygundur. Potansiyel alıcının, edinilenden önemli ölçüde farklı bir fikre sahip olduğu konuşmaların her zaman gerçekleştiğini hayal ediyorum. Bu kötü uyumları elbette zaman zaman görüyoruz. Belki şirket piyasanın uygunluğunu anlamıyor veya bir robotik firmasını ayakta tutmak için kullanılan kaynakları anlamıyor ya da belki de robotlarının yapabilecekleri ve yapamayacakları konusunda çılgınca farklı fikirleri vardı. Kiva’yı satın alan her Amazon için, Boston Dynamics’i satın alan birkaç Google var.
Hyundai’nin daha sonra ikinci firmayı satın almasıyla ilgili bazı soru işaretleri vardı. Bir araba şirketi, Boston Dynamics’in yaptıklarına en doğal şekilde uygun değil, ancak Boston Dynamics AI Enstitüsü’nün bu haftaki duyurusunun bu hikaye için ilginç ve umut verici bir kırışık olduğunu söyleyeceğim. Araştırma, şirketin yaptıklarının her zaman büyük bir parçası olmuştur ve yeni tesis, şirkete 400 milyon dolarlık bir yatırımla desteklenen çok sayıda pist ve kaynak sağlamaktadır. Bu, Ford’un yakın zamanda kendi U of M tesisine yaptığı yatırımın birkaç katı.
Hepsinden en ilginci, BD’nin kurucusu ve eski CEO’su Marc Raibert, enstitünün başına geçecek. “Misyonumuz, bugün var olan her şeyden daha akıllı, daha çevik, algısal ve daha güvenli olan gelecek nesil gelişmiş robotlar ve akıllı makineler yaratmaktır” dedi. “Enstitünün benzersiz yapısı – sürekli finansman ve mükemmel teknik destek ile temel çözümlere odaklanan üst düzey yetenek – kullanımı daha kolay, daha üretken, daha çeşitli görevleri yerine getirebilen ve daha güvenli çalışan robotlar yaratmamıza yardımcı olacak. insanlarla.”
Google’ın satın almayı beceriksizce yapmasının ardından (ve aynı zamanda Andy Rubin’in bakış açısına göre bir dizi diğerleri), firmanın bu kategorideki çabalarının nasıl gittiğini görmek için bir kontrol etmeye değer. Alanımla ilgili kapsamım büyük ölçüde Alphabet X mezunları etrafında döndü. En belirgin (şimdiye kadar) drone teslimat hizmeti Wing, ancak robotik yazılım firması Intrinsic’in ilginç çalışmalarını görmeye başlıyoruz.
Resim Kredisi: Alfabe X
Geçen yıl, laboratuvar tarafından geliştirilen umut verici bir yumuşak robotik dış iskelet olan Smarty Pants’e de biraz sütun alanı verdik. Mart ayında, laboratuvar ayrıca aşağıdakilerin bir önizlemesini sundu: Proje Madeni, mahsul verilerini toplamak için tasarlanmış otonom bir gezici. Spesifik olarak, bitkileri fenotiplemek için çalışıyor. Şirket yazıyor:
Günümüzde çoğu araştırmacı bitkileri fenotiplediğinde, tarlalarda dikkatli bir şekilde yürürler ve farklı bitki özelliklerini bir defter, kalem ve cetvelle işaretlerler. Ama bir baklada kaç tane fasulye olduğunu, yaprakların ne kadar uzun olduğunu veya kaç tane çiçeğin açıldığını hayal etmeye çalışın. Şimdi bunu binlerce bitki için her hafta yaz sıcağında elle yaptığınızı hayal edin. Fenotipleme darboğazı budur.
Bu zorluğun üstesinden gelmek için Mineral, Alliance’ın araştırmacılarına daha fazla deney yapmalarına ve daha fazla mahsul özelliği keşfetmelerine yardımcı olacak araçlar sağlıyor. Geçen yıl, Mineral’in gezicileri – yerel ekip tarafından “Don Roverto” lakaplı – Future Seeds’in dışındaki test alanlarında yavaşça yuvarlanıyor, her fasulye bitkisinin görüntüsünü alıyor ve yaprak sayısı, yaprak alanı gibi özellikleri tanımlamak için makine öğrenimini kullanıyor. , yaprak rengi, çiçek sayısı, bitki sayısı ve bakla boyutları. Gezici bunu tarladaki her bitki için sürekli olarak yapar ve her bitkinin tam olarak nerede olduğunu bilir, böylece bir hafta sonra geri dönüp bitkinin nasıl çalıştığı hakkında rapor verebilir.
Resim Kredisi: hac kampları / TechCrunch
Haje’nin bu hafta Google’ın şirket içi robotik çabalarına bir ziyarette bulunmasını biraz kıskandım. X mezunu ile yapılan bazı çalışmaları içeren deneyim hakkında yazdı. Açıklıyor:
Hız ve kesinlik bir şeydir, ancak Google’ın robot laboratuvarlarında gerçekten kırmaya çalıştığı somun, insan dili ve robotik arasındaki kesişme noktasıdır. Bir insanın kullanabileceği doğal dili robotik anlama düzeyinde bazı etkileyici sıçramalar yapıyor. “Bir dakikan olduğunda, bana tezgahtan bir içki alır mısın?” bir insana sorabileceğiniz oldukça basit bir istektir. Ancak bir makine için bu ifade, görünüşte tek bir soruya çok fazla bilgi ve anlayışı sarar. Parçalara ayıralım: “Bir dakikanız olduğunda” hiçbir şey ifade etmeyebilir, sadece bir mecaz olarak kastedilmiştir veya robotun yaptığını bitirmek için gerçek bir istek olabilir. Bir robot çok gerçekçi davranıyorsa, “bana bir içki alır mısın” sorusunun “doğru” yanıtı, robotun “evet” demesi olabilir. Yapabilir ve bir içki içebileceğini doğrular. Ancak kullanıcı olarak robottan bunu yapmasını açıkça istemediniz. Ve eğer fazla bilgiçlik yapıyorsak, robota içkiyi size getirmesini açıkça söylemediniz.
Sonuç olarak, burada robotik ve yapay zeka şirketlerini kendi bünyesinde geliştirmek için yapılması gereken bir durum olduğunu düşünüyorum – elbette çok az firma bir Alfabe/Google kaynaklarına sahip. Ve Google’ın zamanı, parası ve sabrı ile bile, bu tür arayışların gerçekte nasıl sonuçlanabileceğini görmekten çok uzaktayız.
Resim Kredisi: Xiaomi
Bu arada, Xiaomi’nin çabaları büyük bir soru işareti. Şimdiye kadar şirketin robotik çalışmaları Samsung’a daha çok benziyor. Robotik elektrikli süpürgelerdeki bazı başarıların ötesinde, çalışmalarının şu anda göstermekten daha fazlası olduğuna inanmak için fazla bir nedenim yok. Bu, geçen yılki Spot benzeri CyberDog ve bazı telefonların yanında piyasaya sürülen yeni bir insansı robot olan CyberOne’ı içeriyor. Tasarım açısından bakıldığında, robotun neden Tesla’nın şimdiye kadar görülmemiş çabalarıyla karşılaştırıldığı açık. Aynı zamanda, böyle iki ayaklı bir robottan ne bekleneceği konusunda daha gerçekçi bir beklenti verir.
Resim Kredisi: mobot
Sizi bu hafta için yalnız bırakmadan önce, ilginç bir başlangıçtan bazı finansman haberleri: YC destekli Mobot, 12,5 milyon dolarlık bir A Serisi topladı. Şirket, geliştiricilerin uygulamaları sorunlar için test etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış robotlar yaratıyor.
Applitools, Test.ai ve diğerleri gibi şirketler tarafından geliştirilen ve mobil uygulamalar için testleri otomatikleştirmek için mevcut taklit edilmiş test çerçevelerinden yararlanan araçlar var. Bununla birlikte, talihsiz gerçek şu ki, birçok kusur genellikle yazılım tabanlı, öykünülmüş testlerin çatlaklarından geçer, çünkü gerçek donanım üzerinde yapılan testleri doğru bir şekilde temsil etmez, ”diyor kurucu Eden Full Goh TechCrunch’a. “Şu anda Mobot, kendimizi emülatörler ve otomatik testler için bir rakip veya yedek olarak konumlandırmıyor. Bunun yerine, hedefimiz, önümüzdeki beş ila on yıl içinde cihaz parçalanması büyüdükçe herkesin yapmak zorunda olduğu ve giderek daha fazla yapmak zorunda kalacağı kaçınılmaz manuel kalite güvencesinin yerini almaktır.”
Resim Kredisi: Temizle Robotik
(yeni bir pencerede açılır)
Bu arada, atık ayıklayan robotik çöp kutusu TrashBot’un arkasındaki Colorado merkezli şirket olan CleanRobotics’ten özel bir haberim vardı. Şirket, kaynakta geri dönüşüm sınıflandırmasını iyileştirmek için tasarlanmış bir robotu ölçeklendirmek için 4,5 milyon dolarlık A Serisi topladı.
CEO Charles Yhap, “Geri dönüşüm kuralları kafa karıştırıcı ve tüketicilerin kafası o kadar karışık ki, geri dönüşüm doğruluğu şanstan daha az, bu da kimsenin satın almadığı yüksek oranda kirlenmiş geri dönüştürülebilir ürünlere yol açıyor” diyor. “Sistemimiz, çöplüklerden malzeme sapmasını geliştirerek daha fazla geri dönüştürülebilir ve daha az atıkla sonuçlanır.”
Resim Kredisi: Bryce Durbin/TechCrunch
Bir kişinin Aktüatörü başka bir kişinin hazinesidir.