建機/産機自動化のTeleoが資金調達&レトロフィット強化へ
建機や産機の自動化を進めるTeleoがSeries-Aで700万ドルを調達してクローズ。
同社はレトロフィット形式で既存稼働機器に対して自動運転機能を装備させる方個に舵を取っており、稼働データ収集により自完全自動運転の実現及び事業改良を狙う算段です。
1;Teleoの資金調達
建機/産機の自動化新興;TeleoはSeries-Aの延長ラウンドを700万ドル集めてクローズ。UP.Partnersがリードし、新規投資家として[Trousdale Ventures][TriatomicCapital]に加えて既存投資家の[F-Prime Capital][Trucks VC]が参加
22年から実施してきたSeries-Aは24/04に920万ドル調達してクローズ
調達資金は提供顧客の拡大/効率性向上への大規模言語モデル統合など、AI機能を強化に用いられる
TeleoのCEO;Vinay Shet氏はChatGPTと同様の産業インパクトを巻き起こすことに意欲を見せている
[今後数年間で我々のような垂直統合型企業が経済的に意味ある方法で現実世界に展開し、事業成長するのを目にすることになるだろう]
[成長に至る過程で、数年後に"なるほど!"と言われるよう、適切な形式で十分なデータを収集していく]
2;Teleoの特徴
Teleoは建機/産機の自動化を進め、新造品だけでなく既存品改造によっても顧客は自律運転の効果を享受できる状態にある
将来的には、自律稼働で収集したデータによりChat-GPTで為し得た産業転換/高度化の実現が可能と。ChatGPT構築に使用されたのと同程度の膨大なデータセットを収集、ロボ産業での画期的な飛躍を遂げる機会を見出す
特に、日常業務からのデータを記録してデータリッチにすることを目指し、Shet氏によると[最終的に汎用的知能につながる真のロボットモデル基盤になる]とのこと
Shet氏は自律機械からのデータでChatGPT同様の産業インパクトをもたらすと主張
[ChatGPTの基礎はWeb/言語/動画/画像などで自由に利用できる膨大なデータ群(数兆トークン)に依拠したが、そのデータ群はロボット工学には存在しない]
[ロボット工学で我々が知る最高のデータセットは約240万トークンでしかない]
3;Teleoの事業成長への道
データレパートリーの構築に向けて迅速/大規模に複数業界に展開する必要。既存顧客である、建設業以外にもパルプ/製紙/伐採/港湾物流/農業/地雷除去など様々な業界に自律型重機を提供し、顧客課題ベースで空港/廃棄物リサイクル/物流/除雪などの業界もターゲットに
半自律型アプローチが戦略コアで、必要な自動運転SW/センサーをあらゆる機器に後付けし制限環境下で自律走行させることでデータ収集するが、下記工程を取る。
(収集)オペレーター入力/動画/映像/センサーFBなどのデータ
(調整)上記データを使用して、基本モデルの微調整/特化
(稼働)遠隔でオペレーターが介入して車両稼働。荷降ろし等の複雑作業も
最終的には人間の機械制御を学習できるクラウドベースのAIエージェントで、人間代替/能力拡張を実現する