Avec 10,75 millions de dollars de financement de série A arrivant plus tôt ce mois-ci, la start-up de vision robotique d’IA Akasha Imaging renforce désormais son équipe pour se préparer à fournir sa technologie de vision IA naissante aux fabricants industriels d’ici la mi-2021.
Fondée en 2019, Akasha Imaging développe son système Akasha ClearSight Deep Imaging, qui, selon la société, peut être utilisé dans tout type de conditions d’éclairage d’usine et avec tous les matériaux, y compris le verre et le plastique transparent, pour donner une vision considérablement améliorée aux outils de fabrication robotique.
Les produits de vision robotique IA existants ont des difficultés à travailler avec du verre et des plastiques transparents car la lumière se reflète sur leurs surfaces plutôt que d’aider le système de vision IA à «voir» sur quoi il travaille, a déclaré Kartik Venkataraman, PDG de la société. EnterpriseAI.
Ce qu’Akasha essaie de résoudre pour les fabricants, a-t-il déclaré, c’est de permettre l’automatisation de l’assemblage des pièces, y compris les très petits composants et les fixations. «Si vous regardez tous les robots qui sont dans l’espace de fabrication industrielle, environ 85% d’entre eux sont utilisés aujourd’hui sans aucun système de vision attaché à eux», a déclaré Venkataraman.
Kartik Venkataraman, PDG d’Akasha Imaging
Au lieu d’incorporer des capacités de vision IA avancées, les outils de fabrication robotiques existants sont construits à l’aide de montages qui guident de manière répétitive leurs mouvements et leurs actions afin qu’ils puissent ramasser des pièces, souder des pièces et exécuter d’autres fonctions selon les besoins dans les usines, a-t-il déclaré. « L’environnement autour d’eux est structuré précisément pour que les robots fonctionnent. »
C’est là qu’Akasha espère utiliser sa technologie de vision IA exclusive pour révolutionner la fabrication industrielle, a déclaré Venkataraman.
« La raison [such products are not yet in the marketplace] Ce n’est pas parce que la vision robotique de l’IA n’est pas nécessaire », a-t-il déclaré.« C’est parce que la technologie existante a vraiment du mal à résoudre les problèmes d’obtention de la précision, de la fiabilité et de la robustesse nécessaires pour identifier l’emplacement spatial et l’orientation de ces pièces. . «
La précision requise est ce qui rend les choses plus compliquées, a-t-il déclaré. «Imaginez que vous deviez prendre une petite vis d’à peine quelques millimètres de long et la transformer en une tige qui ne dépasse peut-être pas un millimètre ou deux de large. La précision nécessaire pour ce faire est en fait une précision inférieure au millimètre. »
Les effets des composants sur la vision robotique
Les systèmes de vision robotique existants ne fonctionnent aujourd’hui qu’avec des matériaux opaques, tels que les métaux, où la lumière se reflète de manière prévisible, a déclaré Venkataraman.
«Par exemple, si je vous donnais une pièce en verre et que je vous demandais de la scanner, il n’y a pas de système de vision existant qui pourrait le faire», a-t-il déclaré. «C’est le problème de la précision, car les systèmes de vision existants reposent sur la réflexion de la lumière sur la surface et non sur la transmission à travers la surface comme vous le faites dans le verre.»
Akasha résout ces problèmes en abandonnant les scanners laser et les systèmes de lumière projetée et en utilisant à la place différentes modalités de lumière avec divers filtres et points de vue physiques, a déclaré Venkataraman. «Et en combinant différentes modalités de lumière avec différents spectres et différents points de vue, nous sommes en mesure d’atteindre la précision, même pour ces matériaux difficiles à manipuler sur le plan optique.
La technologie d’Akasha peut également gérer le métal brillant, qui présente le même problème que le verre en raison de sa réflectivité élevée, a-t-il déclaré.
Akasha ClearSight Deep Imaging System monté sur un bras robotique
Le système ClearSight Deep Imaging est toujours en développement, mais a été utilisé avec succès dans certains essais de validation dans des usines gérées par un grand fabricant de premier plan de 50 milliards de dollars, selon Venkataraman. «Nous avons montré que notre système fonctionne dans leur environnement et leurs conditions d’éclairage.»
De tels systèmes de vision IA pourraient être utilisés par les constructeurs automobiles et d’autres où du métal brillant est utilisé, a-t-il déclaré. «Dans de nombreux secteurs de la fabrication grand public, vous avez également des pièces en plastique transparent ou en verre. Pensez à l’industrie du parfum. Ils ont les mêmes problèmes.
Certains contrats commerciaux ont été signés pour la technologie, a-t-il déclaré, mais aucun fabricant ne l’utilise encore en production.
«Nous travaillons avec nos clients pour les déployer dans les usines et nous avons un calendrier pour le faire dans six à huit mois», a déclaré Venkataraman au milieu de 2021.
«C’est la raison pour laquelle nous avons levé les 10,75 millions de dollars, pour pouvoir faire évoluer l’équipe afin de pouvoir livrer le produit», a-t-il ajouté. «Nous permettons une classe d’opérations qui jusqu’à présent n’a pas été automatisée et c’est notre stratégie.»
Fait intéressant, il est devenu encore plus important pour les fabricants de trouver ce type de capacités robotiques améliorées en raison de la pandémie COVID-19, en particulier lorsqu’il s’agit d’assembler des produits, a-t-il déclaré.
«Si vous pensez à l’assemblage, beaucoup de gens ont travaillé à proximité les uns des autres, assemblant un produit complexe», a-t-il déclaré. «Ce genre de proximité ne fonctionne plus. Les gens ont besoin d’avoir de la distance, ce qui signifie que vous devez faire plus avec moins. Et c’est là que l’aide de robots et permettant l’automatisation de cet assemblage permet la sécurité des travailleurs et permet une qualité de production élevée, malgré ces frustrations.
Ces besoins accrus, provoqués par la pandémie, sont ce qui a permis à Akasha Imaging de conclure des contrats commerciaux au cours des six derniers mois pour sa technologie de vision IA. «Cela est maintenant devenu d’une importance stratégique pour les entreprises», a-t-il déclaré.
«Quand nous étions au milieu de validations d’usine réussies en février [and March], quand le [COVID-19] les verrouillages sont entrés en vigueur, nous avons pensé à ce moment-là que les choses ne bougeraient pas du tout pendant un certain temps », a déclaré Venkataraman. «Mais, au lieu de cela, nous avons constaté que tout s’est accéléré, et nous avons constaté que les dirigeants des entreprises auxquelles nous parlions se rendaient compte que les pandémies pouvaient durer longtemps et se reproduire. Donc, ils investissent beaucoup dans l’automatisation. »
Le dernier cycle de financement de 10,75 millions de dollars d’Akasha a été dirigé par Khosla Ventures, avec la participation de Sierra Ventures et de Promus Ventures.
Karl Freund, analyste senior pour le HPC et l’apprentissage automatique chez Moor Insights & Strategy, a déclaré EnterpriseAI que le traitement d’image se déplace aujourd’hui vers la fabrication et la robotique, avec une précision, une fiabilité, des facteurs de forme et des coûts améliorés.
«L’imagerie 3D passera des cas d’utilisation marginaux aux cas d’utilisation grand public à mesure que ces produits arriveront sur le marché», a déclaré Freund. «Certes, la capacité d’Akasha à obtenir des financements auprès de personnes intelligentes comme Vinod Khosla en dit long sur leur technologie», at-il ajouté.
Technologie Akasha développée au MIT Media Lab
Les technologies de base d’Akasha Imaging ont été développées au MIT Media Lab il y a quelques années par les co-fondateurs de la société Achuta Kadambi et Romesh Raskar, a déclaré Venkataraman. En 2019, les co-fondateurs se sont connectés avec un client qui a communiqué ses problèmes avec la vision de l’IA, ce qui a inspiré le développement continu de la technologie de l’entreprise. Le système ClearSight Deep Imaging a mis environ un an à se développer et à produire sous sa forme actuelle.
Kadambi, qui est également le scientifique en chef de la société, est professeur adjoint à l’UCLA et a été nommé sur la liste Forbes 30 Under 30 in Science 2019. Le scientifique fondateur Raskar est un professeur du MIT et un entrepreneur en série qui a précédemment travaillé chez Google X et Facebook. Venkataraman était auparavant directeur technique et fondateur de Pelican Imaging et détient plus de 100 brevets d’imagerie.
L’expérience et l’expérience des trois co-fondateurs en imagerie computationnelle et en apprentissage profond ont conduit au développement du système Akasha ClearSight Deep Imaging, qui produit des images 3D extrêmes dans des environnements non structurés. L’ajout de la technologie d’Akasha peut permettre aux fabricants d’améliorer jusqu’à 10 fois la vision robotique sur les lignes de montage en permettant aux robots de gérer une variété d’articles avec une extrême précision, indépendamment de la taille, du matériau ou des conditions d’éclairage, selon la société.
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