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Foundation AGI model for Industrial Robots

Projektbeschreibung

Intelligente Roboter: mehr als Einlegen und Entnehmen

Der Schwerpunkt der Robotik für die Automatisierung liegt traditionell auf der Durchführung von Einlege-und Entnahmeaufgaben. Aufgrund bedeutender Fortschritte in den letzten Jahren wurde hier das Potenzial für komplexere Aufgaben und Umgebungen erheblich gesteigert. Bei den aktuellen Automatisierungslösungen gibt es jedoch Schwierigkeiten beim Betrieb in Situationen mit erhöhter Variabilität oder Komplexität, wie sie in der Fertigung und Lagerlogistik häufig vorkommen. Das Team des EIC-finanzierten Projekts HYPER wird eine künstliche Intelligenz der nächsten Generation entwickeln, mit der aktuelle Herausforderungen, darunter der Mangel an strukturierten Weltmodellen, Robustheit, Online-Interaktion und mehrstufiges Denken und Planen, angegangen und in der Folge überwunden werden. Projektintern wird ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck für Roboter erstellt, das online lernt und jede Roboterhardware mithilfe beliebiger Sensoren oder Datenquellen als Eingabe steuern kann, sodass es durch Handeln lernt und sich kontinuierlich verbessert.

Ziel

Today's automation solutions excel in structured environments but fail in complex and variable situations, significantly impacting industries like manufacturing and warehouse logistics. Robotics has traditionally focused on pick-and-place tasks because they provide a foundational basis for automation. Mastering these tasks allows for the generalization of solutions to other industrial automation applications. However, automating unstructured and unpredictable environments remains a significant challenge, requiring greater flexibility and adaptability in he supply chain.

To disrupt the automation industry SICS is developing next-generation AI that addresses the limitations of today’s AI and solves key problems of: 1) Lack of robustness; 2) Lack of structured world model; 3) Lack of online interaction; 4) Lack of multi-step reasoning and planning. At best, the step-by-step reasoning in today’s AI is based on statistical pattern recognition rather than true reasoning. SICS's objective is to build a foundation model for robots, a more general AI that learns online and can control any type of robot hardware independent of geometry and kinematics, using any type of sensors and data sources as input. This will allow robots to “learn by doing” and have an inherent continuous improvement where every interaction with the world is training the system, much like human learning.

With support and financing from EIC, we will be able to boost the development and lower the threshold for VCs to co-invest alongside EIC. The funding will also play an important role in independent external quality approval and a granted application will serve as a due diligence that increases the trust and lower the threshold for investors to engage.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-EIC-ACC - HORIZON EIC Accelerator

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2024-ACCELERATOR-02

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

Superintelligence Computing Systems SICSAI AB
Netto-EU-Beitrag
€ 2 389 165,64
Adresse
c/o KIVRA: 559229-3905
106 31 Stockholm
Schweden
KMU
Ja
Region
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
Keine Daten