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».
