Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español es
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Foundation AGI model for Industrial Robots

Descripción del proyecto

Los robots inteligentes van más allá de simplemente recoger y colocar

La robótica para la automatización se ha centrado tradicionalmente en la realización de tareas de recogida y colocación. Los avances significativos de los últimos años han aumentado sustancialmente su potencial para tareas y entornos más complejos. Sin embargo, las soluciones de automatización actuales tienen dificultades para funcionar en situaciones de mayor variabilidad o complejidad, que suelen estar presentes en la logística de fabricación y de almacenamiento. El proyecto HYPER, financiado por el Consejo Europeo de Innovación, desarrollará una inteligencia artificial de próxima generación que aborde los desafíos actuales, incluida la falta de modelos mundiales estructurados, robustez, interacción en línea y razonamiento y planificación de múltiples pasos, superándolos así. El proyecto construirá un modelo base para robots que aprenden en línea y pueden controlar cualquier «hardware» de robot usando cualquier sensor o fuente de datos como entrada, aprendiendo así haciendo y mejorando continuamente.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-EIC-ACC - HORIZON EIC Accelerator

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-EIC-2024-ACCELERATOR-02

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

Superintelligence Computing Systems SICSAI AB
Aportación neta de la UEn
€ 2 389 165,64
Dirección
c/o KIVRA: 559229-3905
106 31 Stockholm
Suecia
Pyme
Sí
Región
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total
Sin datos