Son birkaç yılda üretken yapay zeka ve büyük dil modeli (LLM) patlamasının yönlendirdiği bir trend olan yapay zeka aracıları çok popüler. İnsanların yapay zeka ajanlarının tam olarak ne olduğu konusunda fikir birliğine varmasını sağlamak zorlu bir iştir, ancak çoğu kişi bunların, değişen derecelerde özerklikle görevler atanabilen ve karar verme yetkisi verilen yazılım programları olduğunu iddia ediyor.
Kısacası, yapay zeka ajanları basit bir sohbet robotunun yapabileceklerinin ötesine geçiyor: insanların işleri halletmesine yardımcı oluyorlar.
Henüz ilk günler ama Salesforce ve Google gibi şirketler halihazırda yapay zeka aracılarına büyük yatırımlar yapıyor. Amazon CEO’su Andy Jassy kısa süre önce gelecekte daha “ajan” bir Alexa’nın olacağının sinyalini verdi; bu Alexa’nın sözler kadar eylemlerle de ilgili olduğu ortaya çıktı.
Buna paralel olarak startuplar da bu heyecandan para topluyor. Bunlardan sonuncusu Alman şirketi Juna.ai“Üretim verimini en üst düzeye çıkarmak, enerji verimliliğini artırmak ve genel emisyonları azaltmak” amacıyla karmaşık endüstriyel süreçleri otomatikleştirerek fabrikaların daha verimli olmasına yardımcı olmak isteyen .
Ve bunu başarmak için, Berlin merkezli girişim bugün, Silikon Vadisi risk sermayesi şirketinden tohum turunda 7,5 milyon dolar topladığını söyledi. Kleiner Perkinsİsveç merkezli Norrsken VCve Kleiner Perkins’in başkanı John Doerr.
Kendi kendine öğrenmenin yoludur
2023 yılında kurulan Juna.ai, Matthias Auf der Mauer (yukarıdaki resimde, solda) ve Christian Hardenberg (yukarıdaki resimde, sağda). Der Mauer daha önce AiSight adında tahmine dayalı bir makine bakımı girişimi kurdu ve İsviçreli akıllı sensör şirketi Sensirion’a sattı 2021’de Hardernberg, Avrupa gıda dağıtım devi Delivery Hero’nun eski baş teknoloji sorumlusuydu.
Juna.ai özünde üretim tesislerinin daha iyi marjlar ve sonuçta daha düşük karbon ayak izi sağlayabilecek daha akıllı, kendi kendine öğrenen sistemlere dönüşmesine yardımcı olmak istiyor. Şirket, çok fazla hammadde tüketen büyük ölçekli üretim süreçlerine sahip çelik, çimento, kağıt, kimya, ahşap ve tekstil gibi “ağır sanayi” olarak adlandırılan endüstrilere odaklanıyor.
Der Mauer, TechCrunch’a “Çok süreç odaklı endüstrilerle çalışıyoruz ve çoğunlukla çok fazla enerji kullanan kullanım durumlarını içeriyor” dedi. “Örneğin, bir şey üretmek için çok fazla ısı kullanan kimyasal reaktörler.”
Juna.ai’nin yazılımı, endüstriyel yazılımlar gibi üreticilerin üretim araçlarıyla entegre olur. Aveva veya SAPve makine sensörlerinden toplanan tüm geçmiş verilere bakar. Bu, sıcaklık, basınç, hız ve verilen çıktının kalite, kalınlık ve renk gibi tüm ölçümlerini içerebilir.
Bu bilgiyi kullanan Juna.ai, şirketlerin şirket içi temsilcilerini makineler için en uygun ayarları bulmaları konusunda eğitmelerine yardımcı oluyor ve operatörlere gerçek zamanlı veriler sunarak her şeyin minimum atıkla en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlamak için rehberlik sağlıyor.
Örneğin, özel bir tür karbon üreten bir kimya tesisi, farklı yağları bir araya getirmek ve onu enerji yoğun bir yanma sürecine sokmak için bir reaktör kullanabilir. Çıktıyı en üst düzeye çıkarmak ve artık atığı en aza indirmek için, kullanılan gaz ve yağ seviyeleri ve işleme uygulanan sıcaklık dahil olmak üzere koşulların optimal olması gerekir. İdeal ayarları oluşturmak için geçmiş verileri kullanan ve gerçek zamanlı koşulları hesaba katan Juna.ai’nin temsilcileri, operatöre en iyi çıktıyı elde etmek için ne gibi değişiklikler yapması gerektiğini söylüyor.
Juna.ai şirketlerin üretim ekipmanlarında ince ayar yapmalarına yardımcı olabilirse, enerji tüketimini azaltırken üretim kapasitelerini de artırabilirler. Bu, hem müşterinin kârı hem de karbon ayak izi açısından bir kazan-kazan durumudur.
Juna.ai, aşağıdaki gibi açık kaynaklı araçları kullanarak kendi özel AI modellerini oluşturduğunu söylüyor: TensorFlow Ve PyTorch. Modellerini eğitmek için Juna.ai, makine öğreniminin (ML) bir alt kümesi olan takviyeli öğrenmeyi kullanıyor; bu, çevreyle olan etkileşimleri yoluyla bir model öğrenmeyi içeriyor; farklı eylemleri dener, ne olduğunu gözlemler ve geliştirir.
Hardenberg, TechCrunch’a şunları söyledi: “Takviyeli öğrenmenin ilginç yanı, harekete geçebilecek bir şey olmasıdır.” “Tipik modeller yalnızca tahminlerde bulunur veya belki bir şeyler üretir. Ama kontrol edemiyorlar.”
Juna.ai’nin şu anda yaptığı şeylerin çoğu “yardımcı pilot”a benziyor; operatöre kontrollerde ne gibi ince ayarlar yapması gerektiğini söyleyen bir ekran sunuyor. Bununla birlikte, birçok endüstriyel süreç inanılmaz derecede tekrarlıdır; bu nedenle bir sistemin fiili eylemler gerçekleştirmesini sağlamak faydalıdır. Örneğin bir soğutma sistemi, makinenin doğru sıcaklığı korumasını sağlamak için sürekli ince ayar yapılmasını gerektirebilir.
Fabrikalar halihazırda sistem kontrollerini otomatikleştirmeye oldukça alışkındır. PID Ve MPC kontrolörler, yani bu Juna.ai’nin de fizibil olarak yapabileceği bir şey. Yine de, yeni başlayan bir yapay zeka girişimi için yardımcı pilot satmak daha kolay; şimdilik bu küçük bir adım.
“Şu anda otonom olarak çalışmasına izin vermemiz teknik olarak mümkün; bağlantıyı uygulamamız yeterli olacaktır. Ancak sonuçta her şey müşteride güven oluşturmakla ilgili,” dedi der Mauer.
Hardenberg, startup platformunun faydasının iş gücü tasarrufunda yatmadığını, fabrikaların manuel süreçleri otomatikleştirme konusunda zaten “oldukça verimli” olduğuna dikkat çekti. Önemli olan, maliyetli israfı azaltmak için bu süreçlerin optimize edilmesidir.
“20 milyon dolarlık enerjiye mal olan bir süreçle karşılaştırıldığında, bir kişiyi ortadan kaldırmanın pek bir faydası yok” dedi. “Yani asıl kazanç şu; enerjide 20 milyon dolardan 18 milyon dolara ya da 17 milyon dolara çıkabilir miyiz?”
Önceden eğitilmiş temsilciler
Şimdilik Juna.ai’nin en büyük vaadi, geçmiş verilerini kullanarak her müşteriye özel olarak tasarlanmış bir yapay zeka aracısıdır. Ancak gelecekte şirket, yeni bir müşterinin verileri konusunda fazla eğitime ihtiyaç duymayan, kullanıma hazır “önceden eğitilmiş” temsilciler sunmayı planlıyor.
Der Mauer, “Simülasyonları tekrar tekrar oluşturursak, potansiyel olarak yeniden kullanılabilecek simülasyon şablonlarına sahip olabileceğimiz bir yere ulaşırız” dedi.
Dolayısıyla, örneğin iki şirket aynı tür kimyasal reaktörü kullanıyorsa, yapay zeka ajanlarını müşteriler arasında kaldırıp kaydırmak mümkün olabilir. Bir makine için bir model genel prensiptir.
Ancak işletmelerin veri gizliliği endişeleri nedeniyle gelişen yapay zeka devrimine balıklama dalmaktan çekindiği gerçeği de göz ardı edilemez. Juna.ai’de bu endişeler ortadan kalktı ancak Hardenberg, kısmen veri yerleşimi kontrolleri ve kısmen de büyük bankaların gizli değerlerinin açığa çıkarılması konusunda müşterilere verdiği söz nedeniyle bunun şu ana kadar büyük bir sorun olmadığını söyledi. veri.
Hardenberg, “Bunu potansiyel bir sorun olarak görüyordum, ancak şu ana kadar bu o kadar da büyük bir sorun olmadı çünkü Almanya’daki tüm verileri Alman müşterilerimize bırakıyoruz” dedi. “Kendi sunucularını kuruyorlar ve biz de birinci sınıf güvenlik garantilerine sahibiz. Kendi açılarından bakıldığında, tüm bu veriler ortalıkta dolaşıyor ancak bunlardan değer yaratmada o kadar etkili olamıyorlar; çoğunlukla uyarı vermek veya belki bazı manuel analizler için kullanılıyordu. Ancak bizim görüşümüz, bu verilerle çok daha fazlasını yapabileceğimiz; akıllı bir fabrika inşa edebileceğimiz ve sahip oldukları verilere dayanarak o fabrikanın beyni olabileceğimiz yönünde.”
Juna.ai’nin kuruluşundan bu yana bir yıldan biraz daha uzun bir süre önce bir avuç müşterisi var, ancak der Mauer henüz belirli bir ismi açıklama özgürlüğüne sahip olmadığını söyledi. Ancak bunların hepsi Almanya’da yerleşiktir ve hepsinin ya başka yerlerde yan kuruluşları vardır ya da başka yerlerde yerleşik şirketlerin yan kuruluşlarıdır.
Hardenberg, “Onlarla birlikte büyümeyi planlıyoruz; bu, müşterilerinizle birlikte büyümenin çok iyi bir yolu” diye ekledi.
Bankadaki yeni 7,5 milyon dolar ile Juna.ai, teknik uzmanlığını ikiye katlamayı planlayarak mevcut altı çalışan sayısını aşmak için artık iyi bir finansmana sahip.
Hardenberg, “Günün sonunda bu bir yazılım şirketi ve bu da temelde insanlar anlamına geliyor” dedi.