Większość rozwiązań automatyzacji zatrzymuje się na najtrudniejszych przypadkach. My zaczynamy właśnie od nich.
Platforma Nomagic Physical AI radzi sobie z zadaniam, których konwencjonalne roboty nie potrafią obsłużyć: autonomicznie, działając 24/7. Taki poziom niezawodności wynika z umiejętności radzenia sobie z nietypowymi sytuacjami, które pojawiają się dopiero w środowisku produkcyjnym. Nasze podejście, to tzw. "mastery-first": i to ono stanowi fundament wszystkiego, co tworzymy.
Sztuczna Inteligencja rozwiązuje już złożone problemy. Teraz musi nauczyć się działać w świecie fizycznym.
Oprogramowanie zautomatyzowało przepływ informacji – to, jak planujemy, komunikujemy się i podejmujemy decyzje. Nie zautomatyzowało jednak mobilności fizycznej pracy: przenoszenia, sortowania i obsługi realnego, złożonego świata. Magazyny są pierwszym miejscem, w którym zamknięcie tej luki ma największy sens i przynosi największą wartość. Ale nie będą miejscem, w którym ta zmiana się zatrzyma.
Physical AI umożliwia zupełnie nowe zastosowania – automatyzuje zróżnicowaną, zmienną i chaotyczną pracę, która dotąd była poza zasięgiem konwencjonalnych systemów.
Masz pomysł na własne zastosowanie?
Większość branży stawia dziś na podejście generality-first: jeden duży model trenowany na jak największej liczbie scenariuszy, który ma poradzić sobie ze wszystkim, co pojawi się później. To rozsądne podejście, gdy chodzi o wyniki w typowych przypadkach. Ale typowe przypadki nie wystarczą, by automatyzować procesy magazynowe. Autonomia rozstrzyga się w ostatnich kilku procentach sytuacji – tych rzadkich, niewygodnych i naprawdę trudnych. Model ogólnego zastosowania poradzi sobie z łatwą większością, ale utknie dokładnie tam, gdzie zaczyna się prawdziwe wyzwanie. A jeśli nie potrafi samodzielnie go pokonać, nie może działać bez nadzoru. Rzadkie przypadki to różnica między „imponującym demo” a "naprawdę autonomicznym rozwiązaniem".
Dlatego działamy inaczej: zaczynamy od tego, co najtrudniejsze. Najpierw głębokie zrozumienie, potem szeroka generalizacjaZaczynamy od najtrudniejszych przypadków w realnym wdrożeniu i pracujemy nad nimi tak długo, aż system rozwiązuje je samodzielnie. Następnie przenosimy tę zdolność na kolejne zadanie - i kolejne.
Z tego powstaje mechanizm, który sam nabiera rozpędu - nazywamy go Production Data Flywheel. Każde wdrożenie na żywo ujawnia edge case’y, które mogą pojawić się dopiero w produkcji. Te przypadki doskonalą modele. Lepsze modele zdobywają kolejne wdrożenia - i koło obraca się dalej. To przewaga, która rośnie z każdym obrotem: im dłużej działamy, tym dalej jesteśmy z przodu, bo ta przewaga powstaje z realnych danych operacyjnych, których nikt inny nie ma.
Dziesiątki milionów realnych decyzji obejmujących miliony SKU tworzą Bibliotekę Chaosu Nomagic – stale rozwijający się katalog przypadków brzegowych z rzeczywistych operacji, które uczą nasze modele w produkcji.
Physical AI Platform to sposób, w jaki nasza technologia trafia na halę operacyjną. Łączy inteligencję, umiejętności robotyczne i niezawodne działanie – trzy elementy niezbędne do autonomicznej pracy na dużą skalę.
Etiam accumsan urna a mauris dapibus, gdzie indziej niesklasyfikowany aliquet nunc convallis. Phasellus eget justo et libero ultrices posuere. Cras euismod, arcu nec congue convallis, ipsum nunc cursus nibh, vel condimentum sapien orci non libero. Liczba całkowita ullamcorper felis sit amet felis placerat, eu convallis lorem iaculis.
Wdrożyliśmy modele VLA w robotach produkcyjnych, przenosząc tę technologię z laboratorium badawczego do rzeczywistych, działających środowisk operacyjnych.
Co to oznacza?
Tradycyjne roboty działają według sztywnych, ręcznie zapisanych reguł. To systemy, które mogą mieć problemy, gdy tylko warunki zaczynają się zmieniać. Roboty Nomagic napędzane VLA uczą się generalizować - adaptują się do nowych produktów, środowisk i zadań bez potrzeby osobnego programowania każdego scenariusza.
W środowiskach produkcyjnych VLA pomaga nam rozwiązywać edge case’y - nieprzewidywalne, chaotyczne sytuacje, które zatrzymują konwencjonalną automatyzację. To, co kiedyś wymagało interwencji człowieka, robot potrafi teraz obsłużyć sam.
A ponieważ model rozumie otwiera to zupełnie nowe zastosowania, które wcześniej nie były możliwe – zadania zbyt zróżnicowane, zbyt dynamiczne lub zbyt złożone, aby dało się je z góry ręcznie zaprogramować. To oznacza szybsze wdrożenia, mniej ograniczeń i roboty, które z czasem stają się coraz bardziej użyteczne, a nie mniej.
Zaprojektowane do działania w realnych warunkach
Magazyny są pierwszym miejscem, w którym to udowadniamy - wdrażając elastyczną, inteligentną automatyzację w operacjach, które dotąd wymagały ciągłego nadzoru człowieka. Ale to nie tam kończy się jej potencjał.
To nie jest zakup robota. To inwestycja w system, który stale się uczy i rozwija.
Wszyscy klienci, którzy nam zaufali, nadal są z nami. Przeczytaj ich historie:
