Mbodi: AI для ускоренного обучения роботов

Роботы способны выполнять широкий спектр задач, от упаковки коробок до проведения хирургических операций. Однако каждая отдельная задача или движение требует уникального процесса обучения, что затрудняет адаптацию роботов к реальным условиям.

Компания Mbodi стремится упростить и ускорить обучение роботов с помощью агентов искусственного интеллекта. Технология компании будет представлена в числе финалистов Startup Battlefield на мероприятии TechCrunch Disrupt 2025.

Mbodi, базирующаяся в Нью-Йорке, разработала гибридную систему cloud-to-edge, объединяющую облачные и локальные вычисления. Система предназначена для интеграции в существующие роботизированные технологические стеки. Программное обеспечение использует множество AI-агентов, которые взаимодействуют между собой, собирая необходимую информацию для ускоренного обучения робота выполнению задачи.

После развертывания Mbodi будет собирать данные и обучаться на основе реальных сценариев использования.

Ксавье Чи, соучредитель Mbodi, рассказал, что пользователи управляют программным обеспечением с помощью естественного языка, а Mbodi разбивает запрос на более мелкие подзадачи. Кластер агентов Mbodi фактически применяет принцип «разделяй и властвуй», чтобы быстро собрать необходимую информацию для обучения робота по заданному промпту.

«Самая сложная вещь в физическом мире — это бесконечное количество возможностей», — отметил Чи. «Каждый раз, когда вы можете изобрести что-то совершенно новое, у вас нет данных, и это проблема в физическом мире. Нам всегда нужна система, где можно оркестрировать разные модели или позволить кому-либо исправить робота и указать ему, как выполнять определенные действия».

Чи добавил, что идея компании возникла у него и его соучредителя Себастьяна Перальта во время работы инженерами в Google. Хотя они не занимались робототехникой, оба пришли к выводу, что прогресс в области ИИ движется в физический мир, и, несмотря на рост физического ИИ, все еще не существовало эффективного способа быстрого обучения роботов.

Многие компании, такие как Skild AI и FieldAI, пытаются ускорить обучение роботов, создавая крупные модели ИИ с достаточным объемом реальных данных, чтобы облегчить их адаптацию к новым средам. Чи считает, что эта философия не работает из-за постоянных изменений в мире.

Mbodi была запущена в 2024 году с акцентом на задачи picking and packaging (подбор и упаковка). В прошлом году компания выиграла конкурс стартапов в области ИИ от ABB Robotics, что привело к партнерству со швейцарской робототехнической организацией, приобретенной SoftBank за 5,4 миллиарда долларов в октябре.

В настоящее время компания работает с одним из крупнейших мировых производителей потребительских товаров над proof of concept (доказательством концепции).

«Для клиента из сектора CPG (Consumer Packaged Goods), у которого много людей, занимающихся упаковкой различных продуктов своего бренда в лотки или на полки, проблема заключается в том, что ассортимент меняется каждый день», — пояснил Чи. «Из-за этого невозможно использовать роботов. Перепрограммировать этих роботов просто нереально, поэтому эту работу по-прежнему выполняют люди».

Mbodi планирует начать более активное развертывание своего программного обеспечения в 2026 году.

«Мы хотим создать что-то, что работает и может быть реально развернуто», — заявил Чи. «Мы не исследовательская лаборатория и не хотим ею быть. Мы хотим внедрять в производство надежные решения».