Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Foundation AGI model for Industrial Robots

Opis projektu

Inteligentne roboty uczą się nowych umiejętności

Automatyzacja oparta na robotyce skupiała się na wykonywaniu zadań polegających na podnoszeniu i umieszczaniu elementów. W ostatnich latach nastąpił istotny postęp, który pozwolił na znaczne zwiększenie ich potencjału w zakresie obsługi bardziej złożonych zadań i środowisk. Rozwiązania automatyzacyjne nie sprawdzają się jednak w sytuacjach charakteryzujących się zwiększoną zmiennością i złożonością, które często występują w sektorze produkcji oraz w logistyce magazynowej. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Innowacji projektu HYPER będzie rozwijał sztuczną inteligencję nowej generacji, która będzie w stanie sprostać obecnym wyzwaniom, w tym brakowi uporządkowanych modeli świata, solidności, interakcji online oraz wieloetapowego rozumowania i planowania, co pozwoli na pokonanie przeszkód. W ramach projektu powstanie model bazowy dla robotów, które będą w stanie zdobywać wiedzę i będą mogły kontrolować dowolne urządzenia, wykorzystując w tym celu dowolne czujniki lub źródła danych wejściowych, ucząc się poprzez działanie i stale doskonaląc swoje umiejętności.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-EIC-ACC - HORIZON EIC Accelerator

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-EIC-2024-ACCELERATOR-02

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

Superintelligence Computing Systems SICSAI AB
Wkład UE netto
€ 2 389 165,64
Adres
c/o KIVRA: 559229-3905
106 31 Stockholm
Szwecja
MŚP
Tak
Region
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Rodzaj działalności
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Linki
Koszt całkowity
Brak danych