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Foundation AGI model for Industrial Robots

Description du projet

Des robots intelligents vont au-delà du simple déplacement d’objets

La robotique au service de l’automatisation s’est traditionnellement concentrée sur l’exécution de tâches de déplacement d’objets. Les considérables progrès réalisés ces dernières années ont largement accru leur potentiel pour des tâches et des environnements plus complexes. Les solutions d’automatisation actuelles peinent toutefois à fonctionner dans des situations de variabilité ou de complexité élevées, fréquentes dans la logistique de fabrication et d’entrepôt. Le projet HYPER, financé par le CEI, va développer une intelligence artificielle de nouvelle génération qui répond aux défis actuels, dont le manque de modèles mondiaux structurés, de robustesse, d’interaction en ligne et de raisonnement et de planification en plusieurs étapes, et permettra ainsi de les surmonter. Le projet va créer un modèle de base qui apprend en ligne et peut contrôler n’importe quel robot en utilisant n’importe quel capteur ou source de données comme entrée, ce qui lui permet d’apprendre par la pratique et de s’améliorer en continu.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-EIC-ACC - HORIZON EIC Accelerator

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EIC-2024-ACCELERATOR-02

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

Superintelligence Computing Systems SICSAI AB
Contribution nette de l'UE
€ 2 389 165,64
Adresse
c/o KIVRA: 559229-3905
106 31 Stockholm
Suède
PME
Oui
Région
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
Aucune donnée