Salem Robotics (YC S26) dota de inteligencia a robots existentes para inspecciones industriales peligrosas
Launch HN: Salem Robotics (YC S26) – Software for industrial inspection robots
Salem Robotics, fundada por veteranos de Los Alamos National Laboratory, desarrolla software que dota a robots móviles existentes de la inteligencia necesaria para realizar inspecciones industriales en entornos peligrosos, como plantas nucleares y químicas. Combinando IA y robótica clásica, la empresa permite que los robots ejecuten tareas complejas de manipulación, como tomar muestras de contaminación radiactiva o realizar inspecciones LDAR, sin necesidad de construir hardware nuevo. Su enfoque agnóstico al hardware y su énfasis en el control de nivel de articulación buscan cerrar la brecha entre la capacidad del hardware y la ejecución confiable de procedimientos industriales completos.
Unos pocos centímetros de error pueden no importar al navegar por un pasillo, pero sí importan si se supone que un sensor debe permanecer normal a una superficie curva.
- beckford
La parte de ser agnóstico al hardware suena algo así como ROS 2, pero quizás a un nivel más alto. Me encantaría ver una publicación sobre eso (con un poco de explicaciones para gente como yo que solo roza la robótica). Pero también tengo curiosidad por saber si el nombre "Salem" se buscó primero. Cuando vi el título por primera vez pensé que hablaban de Agility Robotics, que tiene su sede en Salem, Oregón y actualmente está en el tercer puesto en la búsqueda de Google para "Salem Robotics" (y 4 de los 5 primeros resultados en YouTube).
- lesiva
> Usamos IA donde la comprensión semántica y la flexibilidad son útiles, como interpretar información menos estructurada o entender qué es relevante para un procedimiento en una escena desconocida. Una vez que el sistema sabe qué interacción física necesita realizar, preferimos geometría explícita, planificación, optimización y control cuando sea posible...
> Unos centímetros de error pueden no importar mucho al navegar por un pasillo, pero sí importan si se supone que un sensor debe permanecer normal a una superficie curva.
Este es un gran ejemplo específico de dónde la creatividad (léase: aleatoriedad) de la IA choca contra una pared. ¿Ves que esto cambie con el tiempo a medida que mejoran los modelos, o esperas que las tareas críticas para la seguridad / altamente específicas siempre requieran un conjunto de instrucciones más explícito?
- hic
¡Todo lo mejor! Muy claro el enfoque y sin duda un servicio necesario. Recuerdo en 2011 no muy lejos de Fukushima después de los problemas con los reactores nucleares. La empresa de aquí enfrentó problemas de inspección muy difíciles, incluso a través de escombros. Había robots capaces de lidiar con algunos problemas, pero no en Japón, y de todos modos tenían que actuar rápido y enviaron personas. Aparentemente fue lo suficientemente seguro, pero robots capaces habrían sido mucho más seguros.
Una pregunta técnica: Para escanear una superficie con precisión, preferiría poner interruptores en el efector final junto al sensor, de modo que el brazo se coloque aproximadamente sobre la superficie a escanear, empuje hasta que se activen los interruptores, y escanee manteniendo los interruptores activados. Un simple sentido táctil, básicamente. Toda la robótica tradicional que sigue suavemente muchas superficies planas y curvas. No estoy en contra de la IA aquí, parece que todo el hilo es un enfoque constructivo que mezcla las mejores herramientas para objetivos concretos. ¿No es un enfoque viable en sus escenarios?
Pensamientos sobre sus preguntas finales:
> dónde debería estar el límite de abstracción en robótica. ¿Qué debería venir del fabricante del robot, qué pertenece a una capa de aplicación, y qué inevitablemente seguirá siendo específico de la instalación?
Me gusta mucho cuando hay un "doble SDK", con uno de bajo nivel para apuntar a actuadores y sensores individualmente (motor 2 de la pierna 4), y uno de alto nivel con escenarios predefinidos (avanzar, sea el bot un bípedo, un cuadricóptero o una babosa). Estos dos tipos de API a menudo permiten un trabajo más fácil en la aplicación...
- a_t48
Felicidades por el lanzamiento. He estado en la industria de la robótica durante una década, he visto ese límite en muchos lugares diferentes. No estoy seguro de que haya una respuesta clara.
Autopromoción: soy el fundador de Clipper, un registro de contenedores que tiene pulls 10 veces más rápidos y builds 7 veces más rápidos que DockerHub, dirigido a robótica. Me cansé de que los despliegues de robótica tomaran todo el día y lo arreglé yo mismo. Si te interesa eso o solo quieres hablar de trabajo, hablemos.
- akshay_akula
Felicidades por el lanzamiento. "Ejecutar una trayectoria con éxito no significa que la inspección funcionara" es un gran marco, cerrar el ciclo sobre la medición en sí es la parte difícil.