Destro pozyskało 8 mln dolarów na AI do koordynacji robotów w magazynach — TechCrunch

Startup Destro, który prowadzi pilotaże w obiektach logistycznych w USA, wyszedł z trybu niejawnego i pozyskał 8 mln dolarów finansowania zalążkowego. Firma rozwija warstwę AI do koordynowania robotów i pracowników w magazynach, a nie produkuje własnych robotów, informuje TechCrunch.

Rundzie przewodziły Base10 Partners i Bonfire Ventures, a CoFound Partners również zainwestowało. Założyciel Destro Mantan Pawar, który od około ośmiu lat pracuje w USA w sektorze łańcuchów dostaw i robotyki, powiedział, że firma koncentruje się na problemach operacyjnych klientów i liczy na osiągnięcie dodatnich przepływów pieniężnych do końca roku.

Pilotaż z Yusen Logistics

Destro rozpoczęło projekt pilotażowy w jednym z obiektów Yusen Logistics na północno-zachodnim wybrzeżu Pacyfiku w USA. Wykorzystano tam trzy roboty do przemieszczania wózków wyprodukowanych przez Miva Robotics. System operacyjny Vision firmy Destro opiera się na modelach typu vision-language-action, które interpretują obrazy z kamer i instrukcje do sterowania ruchem robotów.

Więcej aktualnych wiadomości na kanale UA.News w Telegramie Telegram.

Pracownicy rozładowują towary z jednej ciężarówki do różnych wózków, a roboty znajdują wypełnione wózki i dostarczają je do wymaganych miejsc. System Mothership firmy Destro koordynuje pracowników, wózki i ciężarówki. Richard Brunell, dyrektor ds. automatyzacji amerykańskiej grupy logistycznej Yusen Logistics, zaznaczył, że rozwiązanie pozwala zmniejszyć pracochłonność operacji i zrezygnować z procesów papierowych.

Rozszerzenie pilotaży

Destro rozszerza początkowy pilotaż do pełnego wdrożenia 26 robotów i uruchamia kolejny pilotaż z 17 robotami w obiekcie Yusen w Południowej Kalifornii. Firma dostosowała swoje rozwiązanie do cross-dockingu: ładunki są rozładowywane z jednej ciężarówki, a następnie formowane są mieszane partie dla innych pojazdów, które dostarczają je klientom.

Pawar planuje zastosować to podejście w tysiącach innych magazynów o podobnych procesach. Jednocześnie TechCrunch zauważa, że trudniejsze mogą być zadania wymagające większej zręczności i manipulowania przedmiotami: istniejące uniwersalne platformy robotyczne i otwarte modele AI nie wykazały jeszcze wystarczających możliwości do takich operacji.