Nel panorama tecnologico contemporaneo, i robot rappresentano una frontiera affascinante, ma ci sono sfide significative da affrontare. Gli autonomi robotici si basano su una serie di sensori, segnali esterni come GPS e Wi-Fi, e software personalizzati per orientarsi nei loro ambienti. Spesso, queste soluzioni hardware sono costose e progettate per compiti specifici, il che limita le loro applicazioni e richiede integrazioni complesse.
Attualmente, la maggior parte dei robot non è in grado di spostarsi tra diverse località e solo pochi sistemi di guida autonoma sfruttano l’intelligenza artificiale per la navigazione. Tuttavia, Tony Zhang, fondatore e CEO di Tera AI, crede che il suo software di navigazione noto come zero-shot navigation possa superare questi ostacoli. Recentemente, Tera AI ha ricevuto un finanziamento iniziale di 7,8 milioni di dollari da investitori entusiasti.
Un Sistema Basato su IA per la Navigazione Visiva
Tera AI sta sviluppando un sistema di IA per il ragionamento spaziale che offre una navigazione visiva conveniente per i robot autonomi. Questa tecnologia trova applicazione in vari ambiti, inclusi la manipolazione robotica e la guida automatizzata. Secondo Zhang, “Adottiamo un approccio completamente software e agnostico rispetto alla piattaforma, attraverso un aggiornamento software over-the-air che funziona con qualsiasi robot dotato di una fotocamera e di una GPU preesistenti”.
Questo sistema è ispirato alla cognizione e può essere applicato in scenari completamente nuovi durante il tempo di inferenza, similmente ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Zhang ha fondato Tera a San Francisco nel 2023, dopo aver guidato progetti di machine learning presso Google X, dove si occupava dello sviluppo e della commercializzazione di modelli geospaziali.
La Potenza del Ragionamento Spaziale
Il team di Tera AI è composto da esperti di IA e simulazione provenienti da istituzioni prestigiose come Google AI, Caltech, MIT e l’Agenzia Spaziale Europea. Mentre gran parte dell’industria dell’IA si è concentrata sui LLM, Zhang e il suo team hanno elaborato un nuovo approccio che consente all’IA di apprendere il ragionamento spaziale in modo indipendente.
Questa forma di intelligenza artificiale permette alle macchine di navigare, riconoscere oggetti e interagire con lo spazio tridimensionale. Un software di navigazione di uso generale ridurrebbe drasticamente sia i costi che i tempi di implementazione, rendendo i robot fino a 1.000 volte più preziosi. Zhang ha sottolineato che ciò potrebbe abilitare nuove capacità per i robot esistenti in aree dove l’autonomia era impossibile a causa dei vincoli sui sensori.
Un’Innovazione Accessibile per Tutti i Robot
Per esempio, un veicolo Waymo che costa 250.000 dollari può permettersi un sensore di localizzazione da 50.000 dollari e un sistema lidar da 100.000 dollari. Tuttavia, robot più leggeri, dal costo inferiore ai 50.000 dollari, necessitano di soluzioni più economiche per navigare in autonomia. Inoltre, i ricevitori GPS ad alta precisione possono costare fino a 10.000 dollari, mentre un’unità di misura inerziale (IMU) di alta gamma può arrivare a 30.000 dollari, cifre che rendono difficile l’accesso alla navigazione autonoma per molti robot di piccole dimensioni.
“La nostra proposta di valore unica è il nostro approccio completamente agnostico rispetto all’hardware”, ha detto Zhang. “Ci concentriamo sulla risoluzione della navigazione di uso generale in forma puramente software per qualsiasi robot e per qualsiasi ambiente nuovo, senza la necessità di una ri-regolazione ogni volta”.
Prospettive Future e Applicazioni del Software
Tera AI ha già avviato test con alcuni attori chiave dell’industria robotica negli Stati Uniti. I clienti dell’azienda sono principalmente produttori di robot che hanno già clienti ma affrontano difficoltà nell’espandere le loro soluzioni a diverse piattaforme di autonomia. I nuovi fondi aiuteranno Tera a implementare la sua soluzione iniziale su dispositivi incorporati quest’anno e ad ampliare il proprio team tecnico.
Zhang ha dichiarato: “Prevediamo un futuro in cui il software diventa l’asset più prezioso delle piattaforme robotiche. Una volta che le persone realizzeranno che le fotocamere già presenti sui robot sono sufficienti per la posizionamento e la navigazione, saranno in grado di distribuire robot più economici in modo più rapido e su larga scala”.
“In ultima analisi, immaginiamo un futuro in cui, come in un app store iOS, sarà possibile installare nuove capacità semplicemente cliccando su download e boom — il tuo robot avrà una nuova abilità”. Gli investitori che hanno partecipato al round di finanziamento iniziale includono Felicis, Inovia, Caltech, Wilson Hill e l’imprenditore-investitore Naval Ravikant (foto sotto).
