Точность складывания белья свыше девяноста девяти процентов и раунд сто шестьдесят пять миллионов долларов получила домашняя система Memo от Sunday Robotics

Источник: The Robot Report

Официальное успешное привлечение крупного инвестиционного раунда Серии B на сумму сто шестьдесят пять миллионов долларов США с достижением оценки бизнеса в один миллиард сто пятьдесят миллионов долларов официально подтвердила калифорнийская технологическая компания Sunday Robotics Inc. Финансовую сделку совместно возглавил венчурный фонд Coatue при прямом участии Bain Capital Ventures, Fidelity Management & Research Company, Tiger Global, Benchmark, Conviction и Xtal Ventures. Привлечение финансирования оформляет официальное присвоение стартапу статуса единорога и обеспечивает прямой финансовый переход предприятия от показа штучных лабораторных демонстраторов к коммерческому развертыванию бытовых роботов в жилых домах.

Созданная исследователями в области искусственного интеллекта Тони Чжао и Чэн Чи, ранее успешно работавшими над базовыми моделями в лабораториях Stanford, Tesla, OpenAI и Google DeepMind, компания Sunday Robotics разработала специализированного колесного бытового андроида Memo под управлением нейросетевой модели ACT-2. Аппаратная часть робота оснащена двуручными гибкими захватами оригинальной конструкции для аккуратного обращения с хрупкими бытовыми предметами, посудой и тканями. Сбор обучающих данных осуществляется через фирменные перчатки Skill Capture Glove, с помощью которых обычные пользователи записали более десяти миллионов реальных домохозяйственных эпизодов в пятистах жилых домах без использования телеуправления.

В ходе серии проведенных натурных испытаний в незнакомых жилых пространствах андроид Memo продемонстрировал высокий показатель точности автоматического сортирования и складывания одежды свыше девяноста девяти процентов. Управляющая модель ACT-2 самостоятельно распознает тип ткани, геометрическую форму одежды и рассчитывает необходимые усилия сжатия манипуляторов в реальном времени без предварительного софтверного обучения под конкретные типы вещей. Подобный уровень пространственной адаптации достигается благодаря замкнутому контуру видеопрогностического контроля и первичным массивам данных из реальной бытовой среды.

Основанная в 2024 году в Маунтин-Вью, компания Sunday Robotics сформировала программу закрытого бета-тестирования Founding Family. Стартап подготавливает прямую передачу первых пятидесяти пронумерованных тестовых андроидов отобранным семейным жилым хозяйствам на территории США.

Сооснователь и генеральный директор Sunday Robotics Тони Чжао официально заявил, что прямые натурные данные из жилых домов устранят главные габаритно-ориентационные сбои нейросетей. Инженеры подготавливают надежную софтверную инфраструктуру для масштабирования сервисных парков на европейских и азиатских заводах.

Главный технический архитектор проекта официально подчеркнул, что ориентация на бытовые задачи вроде раскладывания посуды и складывания белья определит спрос. Инженеры подготавливают софтверную инфраструктуру для масштабирования сервисных парков на производственных площадках.

Собственные исследовательские полигоны компании в штате Калифорния полностью оборудованы автоматическими стендами контроля плавности шага под непрерывной динамической нагрузкой. Лазерные сканеры машинного зрения отслеживают повторяемость позиционирования пальцев при точной цеховой сборке. При выявление малейших отклонений траектории суставов устройство отправляется на повторную калибровку.

Первые серийные партии коммерческих андроидов Memo по зафиксированным B2B-контрактам уже успешно задействованы на объектах в США. Производитель подготавливает надежную софтверную инфраструктуру для масштабирования сервисных парков в европейских и азиатских странах в следующем году.

Инженерный отдел компании продолжает интенсивную оптимизацию алгоритмов интеллектуального расхода энергии и вычислительных ресурсов при инференсе нейросетей. Собранная на действующих объектах партнеров телеметрия автоматически передается в единый дата-центр компании для непрерывного дообучения базовых моделей пространственной и моторной автономии.