Luffy AI привлекла 8,1 миллиона фунтов стерлингов для внедрения самонастраивающегося ИИ в электрические двигатели мира

      Luffy AI, стартап из Абингдона, который разрабатывает то, что он называет нейропластичным ИИ для управления физическими машинами в реальном времени, привлек 8,1 миллиона фунтов стерлингов в раунде серии A, сообщила компания во вторник. Раунд возглавил BGF, который позиционирует себя как самого активного инвестора в акционерный капитал в Великобритании и Ирландии, и деньги предназначены для превращения пилотных проектов в коммерческие развертывания. Luffy является спин-аутом в полном смысле этого слова. Его основатели, доктор Мэттью Карр и доктор Алекс Микинс, являются бывшими ядерными физиками из Управления атомной энергии Великобритании, и компания по-прежнему находится на кампусе Кулхэм недалеко от Оксфорда, месте, более известном своими исследованиями в области термоядерного синтеза, чем спин-аутами глубоких технологий университетов, которые теперь оттуда выходят. Презентация основана на проблеме, которую более широкий бум ИИ в основном обошел стороной. Большие языковые и визуальные модели полагаются на огромные объемы данных, облачные вычисления и постоянную связь, что не подходит для насоса или конвейерной ленты на заводском этаже, и это совершенно отличается от физических ИИ-ставок, которые привлекли крупнейшие чеки Великобритании, такие как раунд Wayve на 1 миллиард долларов. Ответ Luffy — это другой вид сети. Его разреженные нейронные сети обучаются в симуляции, обходя необходимость в больших наборах данных для обучения, которые требует традиционное глубокое обучение, а затем уточняются на реальной машине, подход, который, по словам компании, может быть в 400 раз более эффективным, чем традиционное глубокое обучение. Архитектура предназначена быть достаточно компактной, чтобы размещаться на самом оборудовании. Поскольку модели самостоятельно уточняются на основе живой обратной связи, а не переобучаются из облака, Luffy утверждает, что они могут работать на краю и постоянно настраиваться на то, что они контролируют. Первая цель — электрический мотор. Около половины мировой электроэнергии потребляется электрическими моторами, большинство из которых работает неэффективно, и Luffy внедряет свои модели в управление моторами и приложения с переменной частотой, такие как промышленные насосы, вентиляторы и конвейеры. Коммерческое обещание заключается в простоте подключения и использования. Адаптивное управление, по словам компании, позволяет мотору настраиваться на свою нагрузку и условия эксплуатации на месте, сокращая потребление энергии, уменьшая время ввода в эксплуатацию и повышая производительность без необходимости в специалисте на месте. «ИИ стал трансформационным для генерации языка и изображений, но еще не оказал значительного влияния на промышленность, кроме предсказательного обслуживания и панелей управления», — сказал Карр, соучредитель и генеральный директор Luffy. Заводы и моторы, добавил он, нуждаются в ИИ, который «мал, быстр и адаптивен в реальном времени», а не зависим от облака и жаден к данным и вычислениям. В раунде BGF также участвовали MIG Capital, инвестор глубоких технологий из Мюнхена, через свой фонд MIG, наряду с существующими инвесторами Bow Capital, Chrysalix, Momenta и UKI2S. Кейт Ронайн, инвестор на ранних стадиях в BGF, сказала, что Luffy «разрушает отраслевой стандарт, который существовал 100 лет», внедряя специализированный ИИ непосредственно в физические системы и уменьшая зависимость от специализированных инженеров для их ввода в эксплуатацию. Для MIG привлекательность заключалась в эффективности не меньше, чем в амбициях. «Luffy делает больше с гораздо меньшими объемами данных и вычислений, что именно и делает ИИ работоспособным внутри физических машин», — сказал доктор Николас Роз-Андре, инвестиционный менеджер компании, указывая на масштаб потребляемой моторами электроэнергии как на возможность сама по себе. Luffy не раскрыла оценку раунда или свои доходы на сегодняшний день. Финансирование поможет продвинуть его концепции и пилотные проекты к партнерствам с более крупными промышленными брендами, а в дальнейшем компания видит, как та же технология управления расширяется на робототехнику и дроны, термическое управление процессами и другие применения физического ИИ. Это большая амбиция для скромного раунда, и она зависит от того, сможет ли самонастраивающийся мотор доказать свою эффективность на реальном заводском этаже, а не в симуляции.