Det tyska startupbolaget Sereact, med bas i Stuttgart, vill revolutionera robotiken genom att använda stora mängder verkliga industridata för att träna artificiell intelligens. Företaget lanserar nu sin nya AI-plattform ”Cortex”, som ska kunna styra tvåarmade robotar och i förlängningen bana väg för humanoida system.
Sereact grundades 2021 av forskarna Ralf Gulde och Marc Tuscher under deras doktorandstudier vid universitetet i Stuttgart. Namnet står för see, reason, act – se, resonera, agera – och sammanfattar bolagets vision om att utveckla ett ”hjärna för varje robot”.
Industriedata ska bli nyckeln till robotikens nästa steg
Företaget fick sitt första genombrott med AI-modellen PickGPT, som gjorde det möjligt för enkla robotarmar att plocka och sortera varor i lager utan omprogrammering för varje nytt föremål. Med Cortex vill Sereact ta nästa steg och möjliggöra mer komplexa uppgifter som kräver högre precision och självständighet.
– Vårt mål är att utveckla ett hjärna som kan användas av varje robot och för varje uppgift, säger medgrundaren Ralf Gulde.
Data från bilindustrin blir träningsmaterial
En av de stora utmaningarna inom robotik är bristen på data. Medan språkmodeller har tränats på enorma textmängder, saknar robotar motsvarande databas av verkliga situationer. För att lösa detta arbetar Sereact enligt principen data flywheel – att robotar i drift hela tiden samlar in nya data som används för att förbättra nästa generation modeller.
Bolaget har redan samlat in stora mängder sensordata genom samarbeten med bland andra BMW och Daimler Truck. Dessa data har använts för att träna Cortex, som enligt Sereact kan hantera situationer som tidigare varit svåra att automatisera. Ett exempel är returhantering i e-handeln, där produkter kan vara skadade på olika sätt. Cortex ska kunna identifiera dessa defekter utan att en människa behöver granska varje vara.
– Vårt modell kommer att utvecklas vidare, men det är datan som är avgörande. Ju mer verklig information vi får in, desto bättre blir resultaten, säger Gulde.
Utmaningar kvarstår – humanoida robotar långt borta
Forskare ser potentialen, men också hinder. Antonio Krüger, chef för Tysklands forskningscentrum för artificiell intelligens (DFKI), påpekar att data från verkliga miljöer är helt avgörande för att öka robotars precision.
– Det största problemet i robotiken är den sista millimetern. Allt annat kan robotar lära sig från video, men när de faktiskt interagerar med världen blir det svårt, säger Krüger.
Även Werner Kraus vid Fraunhofer-institutet menar att Sereact har en stark position inom logistikautomation, men varnar för att humanoida robotar fortfarande är långt ifrån praktisk nytta. De är dyra, svåra att tillverka och används mest i demonstrationer. Särskilt utmanande är att utveckla händer som klarar av att greppa föremål av olika former och material.
Trots det anser många experter att marknaden för AI-baserad robotik kan växa kraftigt. Prognoser talar om en tillväxttakt på runt 20 procent per år, drivet av efterfrågan inom logistik, tillverkning och e-handel.
Konkurrens och framtidsutsikter
Sereact är inte ensamma om att satsa på dataintensiv AI för robotik. Amerikanska Ambi Robotics arbetar med en liknande metod. Men enligt tester som Sereact själva genomfört ska Cortex prestera bättre än vissa konkurrenter när det gäller att greppa nya och okända objekt.
Trots konkurrensen menar experter att företag som Sereact kan ha en fördel genom att fokusera på sin nisch. Logistiksektorn erbjuder stora datamängder och standardiserade miljöer, vilket gör den lämplig för att bygga upp den typ av ”databank” som krävs för nästa generations robotar.
– Om man försöker börja med de svåraste uppgifterna misslyckas man oftast. Det krävs många mellanliggande steg för att nå dit vi vill, säger Gulde.
Med Cortex hoppas Sereact ha tagit ett av dessa steg – även om visionen om en fullt humanoid robot fortfarande ligger en bra bit bort.
Fakta:
- Sereact grundades 2021 av Ralf Gulde och Marc Tuscher.
- Företaget har samarbeten med bland andra BMW och Daimler Truck.
- Cortex är en ny AI som kan styra tvåarmade robotar.
- Begreppet data flywheel innebär att robotar i drift samlar in data som tränar nästa generation AI.
- Prognoser pekar på cirka 20 procent årlig tillväxt för robotik med AI.
