تريد Teleo مساعدة صناعة الروبوتات في الوصول إلى “لحظة ChatGPT”

تصف Teleo نفسها بأنها شركة ناشئة في مجال الروبوتات الإنشائية، لكن مهمتها أكبر من أتمتة المعدات الثقيلة مثل الحفارات والجرارات. واليوم، تسمح آلات Teleo المحدثة لعملائها بتشغيل أساطيلهم الحالية بشكل شبه مستقل. وفي المستقبل، ترى الشركة الناشئة أن البيانات التي تجمعها هي عامل تمكين رئيسي لصناعة الروبوتات للوصول إلى “لحظة ChatGPT”.

هذا ليس طموحًا للوصول إلى نفس المستوى من الضجيج المحيط بـ ChatGPT. وبدلاً من ذلك، يرى فيناي شيت، الرئيس التنفيذي لشركة Teleo، فرصة لشركات الروبوتات – وبالتحديد الشركة التي يديرها – لجمع مجموعات بيانات ضخمة مماثلة للكميات المستخدمة لبناء ChatGPT من أجل تحقيق قفزات كبيرة وغيرت قواعد اللعبة في مجال الروبوتات.

ويبدو أن المستثمرين حريصون على مساعدة الشركة الناشئة في الوصول إلى هذا الإنجاز. علمت TechCrunch أن Teleo جمعت مؤخرًا تمويلًا بقيمة 16.2 مليون دولار من خلال تمديدين لجولة 2022 Series A. تم إغلاق التمديد بقيمة 9.2 مليون دولار في أبريل، وتم إغلاق تمديد آخر بقيمة 7 ملايين دولار هذا الأسبوع، وفقًا للإيداعات والمعلومات الأخيرة من الشركة.

“اعتمدت النماذج الأساسية التي أدت إلى إنشاء ChatGPT بشكل كبير على تريليونات من الرموز المميزة للبيانات التي كانت متاحة مجانًا على الإنترنت واللغة ومقاطع الفيديو والصور وما إلى ذلك. وقال فيناي شيت، الرئيس التنفيذي لشركة Teleo، لـ TechCrunch: “هذه البيانات غير موجودة في الروبوتات”. “أفضل مجموعة بيانات نعرفها في عالم الروبوتات هي حوالي 2.4 مليون رمز، بينما في عالم اللغات، يقومون بتدريبها على تريليونات من الرموز.”

وتهدف شركة Teleo إلى سد هذه الفجوة عن طريق تسجيل البيانات من عملياتها اليومية، والتي يقول شيت إنها ستنتهي في نهاية المطاف “بأن تصبح الأساس الذي يمكنك عليه تدريب نماذج الأساس الروبوتية الحقيقية” التي يمكن أن تؤدي إلى ذكاء معمم.

لبناء ذخيرة البيانات هذه، تحتاج Teleo إلى النشر بسرعة وعلى نطاق واسع وعبر العديد من الصناعات. وتتلخص استراتيجية الشركة للقيام بذلك في نهجها شبه المستقل. يمكن لـ Teleo تحديث أي قطعة من المعدات ببرامج القيادة الذاتية وأجهزة الاستشعار اللازمة – مثل الكاميرات، وأجهزة الاستشعار، والرادار – لتتمكن من قيادة نفسها بشكل مستقل في ظروف محدودة. ثم يتدخل المشغلون البشريون عن بعد لأداء مهام أكثر تعقيدًا، مثل تفريغ شاحنة قلابة، ويمكنهم عادةً التعامل مع مركبات متعددة في وقت واحد.

“هذا المزيج هو ما يتيح لنا حل حالة الاستخدام الكاملة للعميل أثناء التسليم [return on investment] قال شيت: “إلى العميل وكسب المال من خلال منتج مستقل”.

من أجل الحفاظ على مجموعة بيانات متنوعة، توسعت Teleo مؤخرًا إلى ما هو أبعد من البناء وتقوم بنشر الآلات الثقيلة المستقلة، مثل اللوادر ذات العجلات والجرارات الطرفية والحفارات، عبر مجموعة من الصناعات، بما في ذلك اللب والورق وقطع الأشجار والخدمات اللوجستية للموانئ والزراعة والذخائر إزالة. تستهدف Teleo أيضًا صناعات مثل المطارات والنفايات وإعادة التدوير والخدمات اللوجستية وإزالة الثلوج.

والأمل هو أن البيانات التي تجمعها – بما في ذلك المدخلات من المشغلين البشريين، ولقطات الفيديو، وردود فعل أجهزة الاستشعار – ستسمح لشركة Teleo بضبط نماذج الروبوتات الأساسية أو تخصيصها. وقد يؤدي هذا في نهاية المطاف إلى تمكين استبدال أو تعزيز الإنسان في الحلقة بعامل ذكاء اصطناعي قائم على السحابة قادر على تعلم التحكم في آلات مختلفة، كما يفعل الإنسان.

ولا شك أن هذا التفكير طويل المدى هو ما جذب المستثمرين إلى الشركة. تمت قيادة التوسعات الأخيرة لشركة Teleo من قبل UP.Partners بمشاركة المستثمرين الجدد Trousdale Ventures وTriatomic Capital، بالإضافة إلى المستثمرين العائدين F-Prime Capital وTrucks VC، من بين آخرين.

تقول Teleo إن الأموال سيتم استخدامها لتوسيع نطاق عمليات نشر العملاء، ومواصلة التوسع في صناعات جديدة، وتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي للشركة الناشئة، بما في ذلك تكامل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لفتح كفاءة المشغل.

وقال شيت: “على مدى السنوات القليلة المقبلة، سترون شركات متكاملة رأسياً مثلنا تنتشر فعلياً في العالم الحقيقي بطريقة منطقية من الناحية الاقتصادية وتنمو اقتصادياً على أساس ذلك”. “لكن على طول الطريق، سيجمعون ما يكفي من البيانات بالتنسيق الصحيح حتى يتمكنوا من إطلاق العنان للحظة “آها” بعد بضع سنوات.”