Figure AI, geçtiğimiz hafta insansı robotlarını zorlu bir teste tabi tuttu: 72 saat boyunca 88.000 paketi ayırmak ve tüm operasyonu canlı olarak yayınlamak. Şirketin robotları bunu başardı, ancak gösteri aynı zamanda gerçek dünyada benimsenmeyi yavaşlatabilecek bir zorluğu da gözler önüne serdi: doğruluk henüz mükemmel değil.
72 saatlik ayırma maratonu
Canlı yayın, bir lojistik tesisinde birden fazla insansı robotun gece gündüz çalıştığını gösterdi. Üç gün boyunca 88.000 parsel işlediler; bu tempo günde yaklaşık 29.000 pakete denk geliyor. Figure AI, testi, işgücü sıkıntısı ve artan e-ticaret hacimlerinin operatörleri otomasyona zorladığı bir depo ortamında robotlarının neler yapabileceğini sergilemek için tasarladı.
Paket ayırma tekrarlayan bir iştir ancak basit değildir. Robotların, onlara zarar vermeden farklı şekil ve boyutlardaki öğeleri tanımlaması, alması ve yerleştirmesi gerekir. Figure AI'nin insansı robotları hacmi kaldırdı, ancak şirket doğruluk sorunlarının devam ettiğini kabul etti. Robotlar zaman zaman yanlış ayırma yaptı veya öğeleri düşürdü; ticari bir ortamda %1'lik hata oranı bile vardiya başına yüzlerce yanlış yönlendirilmiş paket anlamına gelirken, bu hatalar birikir.
Lojistik robotları için doğruluk neden önemlidir
Lojistik şirketleri düşük kâr marjlarıyla çalışır. Bir ayırma hatası, müşterinin yanlış ürünü alması, bir iadenin yanlış işlenmesi veya bir sevkiyatın gecikmesi anlamına gelebilir. Bir robotun ticari olarak uygun olması için insan doğruluğuna eşit olması veya onu geçmesi gerekir; insan ayırıcılar birçok tesiste hala %99,9 veya daha iyi bir oran yakalıyor. Figure AI, canlı yayından ayrıntılı hata oranları yayınlamadı, ancak şirketin bizzat doğruluğu bir engel olarak işaretlemesi, sayıların henüz olması gereken yerde olmadığını gösteriyor.
Bu, insansı robotlar için yaygın bir sıkıntı noktasıdır. Sabit endüstriyel kollardan farklı olarak, insansı robotlar bir alanda hareket etmek ve çeşitli görevleri yerine getirmek için tasarlanmış genel amaçlı makinelerdir. Bunun karşılığı karmaşıklıktır: daha fazla eklem, daha fazla sensör, daha fazla yazılım, daha fazla hata noktası. Figure AI'nin testi, robotlarının yüksek bir iş yükünü sürdürebildiğini kanıtladı, ancak binlerce tekrarda tutarlılık farklı bir ölçüttür.
Ticari dağıtıma giden yol
Figure AI, lojistik ve depo otomasyonuna odaklanarak kendini insansı robotik alanında lider olarak konumlandırdı. 72 saatlik canlı yayın bir tanıtım hamlesiydi, ancak aynı zamanda gerçek dünyada bir dayanıklılık testi işlevi gördü. Şirket muhtemelen arıza modları, kurtarma süreleri ve sürekli çalışma altında sistem güvenilirliği hakkında veri topladı; bunların tümü bu makineleri satın almayı düşünen her şirket için kritik öneme sahiptir.
Potansiyel müşteriler, sipariş vermeden önce hata oranlarının düştüğünü görmek isteyecektir. 72 saatte 88.000 paket ayıran bir robot etkileyicidir, ancak bunlardan 500'ünü yanlış ayıran bir robot bir yükümlülüktür. Figure AI, ticari sevkiyatlara ne zaman başlamayı planladığını veya robotların ne kadara mal olacağını henüz açıklamadı. Gösterimde ortaya çıkan doğruluk sorunları, bir pilot projenin filo dağıtımına dönüşüp dönüşmeyeceğini veya bir demo olarak kalıp kalmayacağını belirleyen türden ayrıntılardır.
Şimdilik şirket, robotlarının uzun saatler çalışabildiğini gösterdi. Soru, onları yeterince iyi çalıştırıp çalıştıramayacaklarıdır.
