Proception vergleicht den Tesla-Patentstreit bei, sammelt 11 Mio. USD für die Entwicklung einer Roboterhand
- Proception hat den Rechtsstreit beigelegt und 11 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung gesammelt, angeführt von First Round Capital.
- Das Unternehmen liefert seine erste Roboterhand mit 22 Freiheitsgraden sowie einen Sensor-Handschuh aus.
- Die Finanzierungsrunde positioniert Proception im Wettbewerb um geschickte Manipulation, eine der schwierigsten ungelösten Herausforderungen in der humanoiden Robotik.
Nach der Beilegung eines Handelsgeheimnis-Klagen, die der Elektrofahrzeughersteller letztes Jahr eingereicht hatte, schloss Proception, ein von Jay Li, ehemaliger technischer Leiter von Tesla Optimus, gegründetes Robotik-Startup, eine Seed-Finanzierungsrunde über 11 Millionen US-Dollar ab. First Round Capital führte die Runde an, an der auch Y Combinator und BoxGroup beteiligt waren.
Li gründete Proception, ein Unternehmen, das geschickte Roboterhände für humanoide Roboter herstellt, nachdem er Tesla verlassen hatte, das ihn des Diebstahls vertraulicher Informationen beschuldigte.
Die Klage wurde Anfang dieses Monats nach einer Einigung zwischen den Parteien zurückgezogen.
Was Proception aufbaut
Parallel zur Finanzierungsankündigung veröffentlichte das Unternehmen ProHand 1.0. Die Roboterhand verfügt über ein 22-Freiheitsgrade-Sehnenantrieb-Design, was bedeutet, dass Motoren Kabel ziehen, um einzelne Fingergelenke zu bewegen, ähnlich wie Muskeln und Sehnen in einer menschlichen Hand funktionieren.
Laut Proception haben Handchirurgen die Entwicklung der hautähnlichen Sensoren des Geräts mitgeprägt, die Kontakt beim Greifen und Handhaben von Objekten erkennen. Proception öffnet die breiteren Bestellungen und versendet die ersten ProHand-Einheiten in dieser Woche an Roboterfirmen und Forscher.
Laut dem Startup haben sich Computer Vision und Fortbewegung im Robotiksektor schneller entwickelt als Hände. Viele Roboter verwenden immer noch einfache Greifer, die bei Aufgaben, die eine präzise Druckkontrolle oder häufige Neupositionierung von Objekten erfordern, versagen.
Li teilte TechCrunch mit, dass der Schlüssel zur Lösung der geschickten Manipulation darin bestehe, Hardware mit skalierbaren Trainingsdaten zu kombinieren. Die Mehrheit der Unternehmen trainiert humanoide Roboter über Teleoperation, bei der eine Person mit einem Virtual-Reality-Headset die Bewegungen eines Roboters aus der Ferne steuert. Li sieht die Anzahl der verfügbaren physischen Roboter als Engpass für die Datensammlung, und Bediener erhalten kein taktiles Feedback von den Objekten, die der Roboter berührt.
ProGlove, ein Wearable mit derselben Sensorskin wie ProHand, ist Proceptions Ersatz. Um Interaktionsdaten ohne Roboter in der Schleife aufzuzeichnen, tragen die Forscher den Handschuh mit einem Headset und führen Aufgaben mit ihren eigenen Händen aus. Laut The AI Insider können robotische Systeme dann mit diesen Daten für Feinmotorik-Aufgaben trainiert werden.
Li sagte gegenüber TechCrunch: „Sie brauchen sowohl Hardware als auch Daten, und diese müssen Hand in Hand gehen. Wir arbeiten an dieser hochgeschickten Hardware plus hochskalierbaren Daten. Wir glauben, dass dies eine Schlüsselkombination ist, um dieses Problem zu lösen.“
Die Schwierigkeiten, auf die Proception stößt, sind weithin bekannt. Der Wall Street Journal wurde letztes Jahr von Kevin Lynch, Direktor des Zentrums für Robotik und Biosysteme der Northwestern University, mitgeteilt, dass funktionale Roboterhände, die menschlichen Händen vergleichbar sind, wahrscheinlich noch zehn Jahre entfernt sind.
Elon Musk, CEO von Tesla, hat erklärt, dass Roboterhände eines der bedeutendsten ungelösten ingenieurtechnischen Probleme in der Branche sind.
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Randa Moses
Randa Moses ist Redakteurin und Reporterin bei Cryptopolitan, wo sie über Technologie, KI, Robotik, Krypto, Betrug und Hacks berichtet. Sie arbeitet seit 2017 im Krypto-Bereich. Zuvor war sie bei Forward Protocol, AmaZix und Cryptosomniac tätig. Randa besitzt einen Abschluss in Elektrotechnik und Elektronik der University of Bradford.
