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Foundation AGI model for Industrial Robots

Descrizione del progetto

I robot intelligenti vanno oltre il pick-and-place

La robotica per l’automazione si è tradizionalmente concentrata sull’esecuzione di attività di prelievo e posizionamento (pick-and-place). I significativi progressi compiuti negli ultimi anni hanno notevolmente aumentato il loro potenziale per compiti e ambienti più complessi. Le attuali soluzioni di automazione faticano però a funzionare in situazioni caratterizzate da maggiore variabilità o complessità, che sono frequenti nella produzione e nella logistica di magazzino. Il progetto HYPER, finanziato dal CEI, svilupperà un’intelligenza artificiale di nuova generazione in grado di affrontare e superare le sfide attuali, tra cui la mancanza di modelli strutturati del mondo, la robustezza, l’interazione online e il ragionamento e la pianificazione in più fasi. Il progetto realizzerà un modello di base per robot in grado di apprendere online e controllare qualsiasi hardware robotico utilizzando qualsiasi sensore o fonte di dati come input, imparando così attraverso la pratica e migliorando continuamente.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-EIC-ACC - HORIZON EIC Accelerator

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EIC-2024-ACCELERATOR-02

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

Superintelligence Computing Systems SICSAI AB
Contributo netto dell'UE
€ 2 389 165,64
Indirizzo
c/o KIVRA: 559229-3905
106 31 Stockholm
Svezia
PMI
Sì
Regione
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato