«Сборка» может звучать как один из более простых тестов в производственном процессе, но, как знает любой, кто когда-либо собирал мебель из плоской упаковки, она может быть на удивление (и разочаровывающе) сложной. «Невидимый ИИ» – это стартап, целью которого является наблюдение за людьми, выполняющими сборочные задачи, с использованием компьютерного зрения, помогая поддерживать безопасность и эффективность, не поддаваясь очевидным подводным глазам. Раунд семян на 3,6 миллиона $ должен помочь им в этом.
Компания производит автономные камеры-компьютеры, которые используют высоко оптимизированные алгоритмы компьютерного зрения, чтобы отслеживать движения людей, которых они видят. Сравнивая эти движения с набором канонических (кто-то правильно выполняет задачу), система может отслеживать ошибки или выявлять другие проблемы в рабочем процессе – недостающие части, травмы и так далее.
Очевидно, с самого начала это звучит так, что приводит к безжалостному наблюдателю за компьютером, который наказывает работников каждый раз, когда они падают ниже искусственного и постоянно растущего стандарта – и Amazon вероятно, уже запатентовал это. Но соучредитель и гендиректор Эрик Данцигер очень хотел объяснить, что это вовсе не идея.
«Самые важные части этого продукта предназначены для самих операторов. Это квалифицированный труд, и они очень гордятся своей работой », – сказал он. «Они в окопах делают работу, и ловить и исправлять ошибки – большая часть этого».
«Эти сборочные работы довольно спортивные и быстро развиваются. Вы должны запомнить 15 шагов, которые вам нужно сделать, а затем перейти к следующему, и это может быть совершенно другой вариант. Задача состоит в том, чтобы держать все это в своей голове », – продолжил он. «Цель – быть частью этого цикла в режиме реального времени. Когда они собираются перейти к следующему фрагменту, мы можем провести двойную проверку и сказать: «Эй, мы думаем, что вы пропустили шаг 8». Это может сэкономить огромное количество боли. Это может быть так же просто, как подключить кабель, но поймать его там очень много – если это произойдет после того, как автомобиль будет собран, вам придется снова его разорвать ».
Этот вид отслеживания тела существует в различных формах и по разным причинам; Например, Veo Robotics использует датчики глубины для отслеживания точного положения оператора и робота для динамического предотвращения столкновений.
Но проблема в промышленном масштабе заключается не столько в том, «как мы в первую очередь отслеживаем движения человека», чем в том, «как мы можем легко развернуть и применить результаты отслеживания движений человека». В конце концов, бесполезно, если системе требуется месяц на установку и дни на перепрограммирование. Таким образом, Invisible AI сфокусировался на простоте установки и администрирования, без необходимости в коде и полностью ориентированном на компьютерное зрение.
«Цель состояла в том, чтобы сделать его максимально простым в развертывании. Вы покупаете камеру у нас, с компьютерами и всем встроенным. Вы устанавливаете ее на своем объекте, показываете несколько примеров процесса сборки, затем комментируете их. И это не так сложно, как кажется », – объяснил Данцигер. «В течение часа они могут заработать».
Как только камера и система машинного обучения настроены, над ней действительно не так сложно работать. Отслеживание движений людей является довольно простой задачей для умной камеры в наши дни, и сравнение этих движений с набором примеров также сравнительно легко. Здесь не требуется «креативность», например, попытка угадать, что человек делает, или сопоставить его с какой-то огромной библиотекой жестов, как вы можете найти в ИИ, посвященном созданию субтитров к видео или интерпретации языка жестов (и то, и другое по-прежнему работает в других местах) в исследовательском сообществе).
Что касается конфиденциальности и возможности быть расстроенным из-за постоянного присутствия на камере, это то, что компании, использующие эту технологию, должны решить эту проблему. Есть отличная возможность для добра, но также и для зла, как почти любая новая технология.
Одним из первых партнеров Invisible является Toyota, которая была как ранним последователем, так и скептиком, когда речь шла об искусственном интеллекте и автоматизации. Их философия, к которой пришли после некоторых экспериментов, заключается в расширении возможностей опытных работников. Такой инструмент – это возможность обеспечить систематическое улучшение, основанное на том, что уже делают эти работники.
Легко представить версию этой системы, где, как в AmazonНа складах рабочих заставляют выполнять почти нечеловеческие квоты путем безжалостной оптимизации. Но Данцигер сказал, что более вероятный результат, основанный на анекдотах от компаний, с которыми он уже работал, больше касается поиска улучшений от самих работников.
Создавая продукт изо дня в день из года в год, это сотрудники с глубокими и специфическими знаниями о том, как правильно это делать, и эти знания трудно передать формально. «Держите фигуру вот так, когда вы ее затянете, иначе ваш локоть будет мешать», – легко сказать на тренировке, но не так легко сделать стандартную практику. В этом может помочь определение положения и положения невидимого ИИ.
«Мы видим меньшую сосредоточенность на времени цикла для отдельного человека и больше на упорядочении шагов, избегании повторяющихся стрессов и т. Д.», – сказал Данцигер.
Важно отметить, что такого рода возможности могут быть предложены с компактным устройством без кода, которое не требует подключения, за исключением какой-либо внутренней сети для отправки результатов. Нет необходимости передавать видео в облако для анализа; кадры и метаданные хранятся полностью на месте, если это необходимо.
Как и у любой новой убедительной технологии, существуют возможности для злоупотреблений, но они – в отличие от усилий, подобных Clearview AI, – не созданы для злоупотреблений.
«Это тонкая грань. Это определенно отражает компании, в которых она развернута », – сказал Данцигер. «Компании, с которыми мы взаимодействуем, действительно ценят своих сотрудников и хотят, чтобы их уважали и как можно больше вовлекали в процесс. Это помогает им в этом ».
Семинар за 3,6 миллиона $ был проведен 8VC, с участием инвесторов, включая iRobot Corporation, K9 Ventures, Sierra Ventures и Slow Ventures.