Aurrerapenak Ordenagailuaren Ikusmenean Garraioaren Autonomia bultzatzen du

Ikusmena giza zentzumen-sarrera indartsua da. Berez hartzen ditugun zeregin eta prozesu konplexuak ahalbidetzen ditu. AoT™ (Gauzen Autonomia) areagotzearekin batera garraio eta nekazaritzatik hasi eta robotika eta medikuntzara bitarteko hainbat aplikaziotan, kamerak, informatikak eta ikaskuntza automatikoek gizakiaren antzeko ikusmena eta kognizioa eskaintzeko duten eginkizuna nabarmena bihurtzen ari da. Ordenagailu-ikuspegiak diziplina akademiko gisa 1960ko hamarkadan hartu zuen indarra, batez ere adimen artifizialaren (AI) eta ikaskuntza automatikoaren eremuan aritzen diren unibertsitateetan. Ikaragarri egin zuen aurrera hurrengo lau hamarkadetan erdieroaleetan eta informatika teknologietan aurrerapen garrantzitsuak eman ziren heinean. Ikaskuntza sakonaren eta adimen artifizialaren azken aurrerapenek ordenagailu bidezko ikusmenaren aplikazioa areagotu dute denbora errealean, latentzia baxuko pertzepzioa eta ingurunearen ezagutza eskaintzeko, hainbat aplikaziotan autonomia, segurtasuna eta eraginkortasuna ahalbidetuz. Garraioa onura nabarmena izan duen arlo bat da.

LiDAR (Light Detection and Ranging) laserrak erabiltzen dituen irudi optikoko ikuspegi aktibo bat da, objektu baten inguruko 3D ingurunea zehazteko. Ordenagailu bidezko ikusmenaren irtenbideak (inguruneko argian soilik oinarritzen direnak eta 3D pertzepziorako laserrak erabiltzen ez dituzten) teknologietako bat da. Gai arrunta da giza gidariek ez dutela LiDAR behar sakontasuna hautemateko, beraz, makinak ere ez. Gaur egungo L3 gidatze autonomo komertzialaren ezaugarriak (autonomia osoa geografia eta eguraldi baldintza zehatzetan, gidaria segundotan kontrola hartzeko prest duela) produktuak gaur erabili LiDAR. Ikusmenean oinarritutako teknikek oraindik ezin izan dute gaitasun hori komertzialki eskaintzeko.

ADVERTISEMENT

TeslaTSLA
Kamera pasiboan oinarritutako ordenagailu bidezko ikusmena erabiltzearen aldeko nagusi bat da bidaiarien ibilgailuen autonomia eskaintzeko. Konpainiaren azken AI Day ekitaldian, Elon Musk eta bere ingeniariek aurkezpen ikusgarria egin zuten bere AI, datuen kudeaketa eta informatika gaitasunen artean, beste ekimen batzuen artean, Auto-gidatze osoa (FSD) funtzioa Tesla modelo anitzetan onartzen dute. FSDk giza gidaria gidatzeko zereginean uneoro arduratzea eskatzen du (hori bat dator L2ko autonomiarekin). Gaur egun, aukera hau AEBetako eta Kanadako bezeroek erositako 160,000 ibilgailutan dago eskuragarri. Ibilgailu bakoitzeko 8 kamerako multzo batek 360°-ko okupazio mapa eskaintzen du. Ibilgailu horien kamera (eta beste) datuak bere neurona-sareak (auto-etikeketa erabiltzen du) trebatzeko erabiltzen dira, objektuak ezagutzeko, ibilgailuen balizko ibilbideak marrazteko, egokienak aukeratzeko eta kontrol-ekintza egokiak aktibatzeko. Azken 75 hilabeteetan sare neuronalaren ~12 eguneraketak gertatu dira (~1 eguneraketa 7 minuturo) etengabe datu berriak biltzen direnez eta etiketatze-akatsak edo maniobra-akatsak hautematen baitira. Prestatutako sareak plangintza eta kontrol ekintzak burutzen ditu, horretarako eraikitako elektronika informatikoaren arkitektura erredundante eta barneko baten bidez. Teslak espero du FSDk ibilgailu autonomoak (AVs) ekarriko dituela, eta horiek autonomia osoa eskaintzen dute diseinu operatiboko zenbait domeinutan giza gidarien parte-hartzerik beharrik gabe (L4 autonomia ere deitzen zaio).

Phiar, Helm.ai eta NODAR bezalako beste konpainia batzuk ordenagailu bidezko ikusmenaren bidea ere jarraitzen dute. NODAR-ek kamera estereoko sistemen irudi-eremua eta 3D pertzepzioa nabarmen zabaltzea du helburu, kamera desegokitze eta bibrazio efektuetarako doitzen ikasiz, makina ikasteko algoritmo patentatuen bidez. Duela gutxi 12 milioi dolar bildu ditu bere produktu enblematikoaren produkziorako, Hammerhead™, automozio-mailako kamerak eta konputazio-plataforma estandarrak erabiltzen dituena.

Kostua eta tamainaz gain, LiDAR erabiltzearen aurkako maiz argudio bat kamerekin alderatuta sorta eta bereizmen mugatua duela da. Adibidez, 200 m-ko distantzia eta 5-10 M puntu/segundo (PPS bereizmenaren antzekoa) dituzten LiDAR-ak eskuragarri daude gaur egun. 200 m-ra, adreilu edo pneumatikoen hondakinak bezalako oztopo txikiek oso puntu gutxi erregistratuko dituzte (agian 2-3 bertikalean eta 3-5 horizontalean), objektuak hautematea zailduz. Gauzak are latzagoak izaten dira distantzia luzeagoetan. Alderatuz, 30 Hz-ko megapixeleko kamera estandarrak 30M pixel/segundo sor ditzakete, objektuak ezagutzea ahalbidetuz distantzia luzeetan ere. Kamera aurreratuagoek (12 M pixel) are gehiago areagotu dezakete. Arazoa da datu masibo hauek nola erabili eta pertzepzioa nola sortu milisegundo-mailako latentziarekin, potentzia-kontsumo baxuarekin eta argiztapen-baldintzekin.

ADVERTISEMENT

Aitortu, Kaliforniako enpresa bat, arazo hori konpontzen saiatzen ari da. Mark Bolitho zuzendari nagusiaren arabera, bere eginkizuna da "Ibilgailu guztiz autonomoetarako giza gaindiko ikusmen-pertzepzioa eman”. Konpainia 2017an sortu zen, 75 milioi dolar bildu ditu gaur arte eta 70 langile ditu. RK Anand, Juniper Networks-eko ikasle ohia, sortzaileetako bat eta produktuen zuzendari nagusia da. Bere ustez, bereizmen handiagoko kamerak erabiliz, > 120 dB-ko barruti dinamikoa dutenak, fotograma-abiadura altuetan ibiltzea (adibidez, OnSemi, Sony eta Omnivision) bereizmen handiko 3D informazioa sortzeko beharrezkoak diren datuak ematen ditu, eta hori ezinbestekoa da AV-ak egiteko. Honen eragileak hauek dira:

1. Neurrira diseinatutako ASICak datuak eraginkortasunez prozesatzeko eta autoaren inguruneko 3D mapa zehatzak eta bereizmen handikoak sortzeko. Hauek TSMC 7 nm-ko prozesu batean fabrikatzen dira, 100 mm²-ko txiparekin, 1 GHz-ko maiztasunean funtzionatzen dutenak.
2. Ikaskuntza automatikoko algoritmo jabedunak lineaz kanpo milioika datu-puntu prozesatzeko trebatutako neurona-sarea sortzeko, gero modu eraginkorrean funtzionatu eta etengabe ikasteko. Sare honek pertzepzioa eskaintzen du eta objektuen sailkapena eta detekzioa, segmentazio semantikoa, erreiak detektatzea, trafiko seinaleak eta semaforoak hautematea barne hartzen ditu.
3. Potentzia handia duten eta latentzia handia sortzen duten txipetatik kanpo biltegiratzeko eta biderkatzeko eragiketak gutxitzea. Recogniren ASIC diseinua matematika logaritmikorako optimizatuta dago eta batuketa erabiltzen du. Eraginkortasun gehiago lortzen dira pisuak modu optimoan multzokatuz trebatutako sare neuronalean.

Prestakuntza-fasean, LiDAR komertzial bat lurreko egia gisa erabiltzen da bereizmen handiko eta gama dinamiko handiko kamera estereoaren datuak entrenatzeko, sakontasun-informazioa ateratzeko eta desegokitze- eta bibrazio-efektuen aurka sendoa izan dadin. Anand jaunaren arabera, haien ikaskuntza automatikoko inplementazioa hain da eraginkorra, non sakontasun estimazioak estrapolatu ditzake kalibrazioko LiDAR-ek eskaintzen dituen entrenamendu-tarteetatik haratago (lurrean egia 100 m-ko tartean ematen duena).

ADVERTISEMENT

Goiko entrenamendu-datuak egunez egin ziren 8.3 megapixeleko kameren pare estereo batekin 30 Hz-ko fotograma-tasatan (~ 0.5 B pixel segundoko). Prestatutako sareak trebatutako 3 m-ko distantziatik haratago eszenan 100D informazioa ateratzeko duen gaitasuna erakusten du. Recogniren irtenbideak eguneko datuekin bere ikaskuntza gaueko errendimendura ere estrapola dezake (2. irudia).

ADVERTISEMENT

Anand jaunaren arabera, barrutiaren datuak % 5 (eremu luzeetan) eta % 2tik hurbil (esparru laburragoetan) zehatzak dira. Soluzioak 1000 TOPS (segundoko bilioi eragiketa) eskaintzen ditu 6 ms-ko latentziarekin eta 25W-ko potentzia-kontsumoarekin (40 TOPS/W), industria liderra dena. Zenbaki osoen matematika erabiltzen duten lehiakideak > 10 aldiz txikiagoak dira metrika honetan. Recogniren irtenbidea automozio mailako 1. mailako hornitzaile askotan probatzen ari da.

profetizatu ("ekintza non dagoen aurreikustea eta ikustea"), Frantzian kokatuta, ekitaldietan oinarritutako kamerak erabiltzen ditu AVs, Gidari Laguntzarako Sistema Aurreratuak (ADAS), automatizazio industriala, kontsumo aplikazioak eta osasungintzarako. 2014an sortu zen konpainiak duela gutxi itxi zuen bere C txandako finantzaketa $ 50M, guztira 127 milioi dolar bilduta gaur arte. Xiaomi, telefono mugikorren fabrikatzaile nagusia, inbertitzaileetako bat da. Prophesee-ren helburua giza ikusmena imitatzea da, zeinetan erretinako errezeptoreek informazio dinamikoaren aurrean erreakzionatzen duten. Giza garunak eszenan aldaketak prozesatzen ditu (batez ere gidatzeko). Oinarrizko ideia atalase batetik (gertaera bat) baino gehiagoko argi-intentsitatean aldaketak hautematen dituzten kamera eta pixel arkitekturak erabiltzea da, eta datu horiek soilik ematen dizkiote konputazio-pilari prozesatzeko. Pixelek modu asinkronoan funtzionatzen dute (ez dira CMOS kamera arruntetan bezala enkoadratuta) eta abiadura askoz handiagoan, ez baitute fotoirik integratu behar ohiko fotograman oinarritutako kamera batean bezala eta itxaron fotograma osoa amaitu arte datuak irakurri aurretik. Abantaila handiak dira: datu-banda zabalera txikiagoa, erabakien latentzia, biltegiratzea eta energia-kontsumoa. Konpainiaren lehen maila komertzialeko VGA gertakarietan oinarritutako ikusmen-sentsoreak tarte dinamiko handia (>120 dB), potentzia-kontsumo txikia (26 mW sentsore mailan edo 3 nW/gertaera) izan zuen. HD (High Definition) bertsio bat (Sonyrekin batera garatua), industrian puntako pixelen tamaina duena (< 5 μm) ere aurkeztu da.

ADVERTISEMENT

Sentsore hauek Metavision® sentsazio plataformaren muina osatzen dute, AI erabiltzen duena autonomia-aplikazioetarako pertzepzio adimentsu eta eraginkorra emateko eta garraio-espazioko hainbat konpainiak ebaluatzen ari dira. AVs eta ADASen pertzepzioa aurrera begira, Prophesee bezeroekin aktiboki parte hartzen du L2 eta L3 aplikazioetarako gidariaren kabinan kontrolatzeko, ikusi 4. irudia:

Automobilgintzarako aukerak irabaziak dira, baina diseinu-zikloak luzeak dira. Azken bi urteetan, Prophesee-k interes eta trakzio handia ikusi du industria-aplikazioetarako makina-ikuspegiko espazioan. Horien artean, abiadura handiko zenbaketa, gainazaleko ikuskapena eta bibrazioen monitorizazioa daude.

ADVERTISEMENT

Prophesee-k lankidetzak iragarri berri ditu Ikusmen automatikoko sistemen garatzaile nagusiekin, automatizazio industrialean, robotikan, automobilgintzan eta IoT (Gauzen Internet) aukerak ustiatzeko. Berehalako beste aukera batzuk telefono mugikorretarako eta AR/VR aplikazioetarako irudi lausoak zuzentzea dira. Hauek epe luzeagoko ADAS/AV aukeretarako erabiltzen diren formatu baxuagoko sentsoreak erabiltzen dituzte, are potentzia txikiagoa kontsumitzen dute eta latentzia nabarmen txikiagoarekin funtzionatzen dute.

Israel goi-teknologiako berritzaile nagusia da, arrisku-inbertsio esanguratsuekin eta hasierako ingurune aktibo batekin. 2015az geroztik, 70 milioi dolar inguru gertatu dira teknologiaren sektorean venture bidezko inbertsioetan. Horren zati bat ordenagailu bidezko ikusmenaren arloan dago. Mobileye-k iraultza hau bultzatu zuen 1999an, Amnon Shashua Hebrew Unibertsitateko AI ikertzaile nagusiak konpainia sortu zuenean, ADAS eta AVs-en kameran oinarritutako pertzepzioan zentratzeko. Konpainiak 2014an aurkeztu zuen IPO bat eta Intelek erosi zuenINTC
2017an 15 milioi dolarren truke. Gaur egun, erraz da ordenagailuaren ikusmenaren eta AV domeinuko jokalari liderra eta duela gutxi IPO bat eskatzeko asmoa iragarri zuen eta entitate independente bihurtu. Mobileye-k urteko 1.4 milioi dolarreko diru-sarrerak izan zituen eta galera txikiak (75 milioi dolar). Ordenagailu bidezko ikusmenerako gaitasunak eskaintzen dizkie automobilgintzako 50 OEMei, 800 auto eredutan zabaltzen dituztenak ADAS gaitasunetarako. Etorkizunean, L4 ibilgailuen autonomian liderra izan nahi dute (ez da gidaririk behar) ordenagailu bidezko ikusmenaren espezializazioa eta Intel-en silizio fotonikako plataforman oinarritutako LiDAR gaitasun hau erabiliz. Mobileye-ren balorazioa ~ 50 milioi dolar izango da azkenean burtsan jartzen direnean.

ADVERTISEMENT

Champel hiriburua, Jerusalemen egoitza, abangoardian dago ordenagailu bidezko ikusmenean oinarritutako produktuak garatzen dituzten enpresetan inbertitzen, garraiotik eta nekazaritzatik segurtasun eta segurtasunerako hainbat aplikaziotarako. Amir Weitman sortzailekidea eta bazkide kudeatzailea da eta 2017an bere arrisku-enpresa sortu zuen. Lehen fondoak 20 milioi dolar inbertitu zituen 14 enpresatan. Haien inbertsioetako bat Innoviz-en izan zen, 2018an SPAC bat-egite baten bidez merkaturatu zena eta LiDAR unicorn bihurtu zen. Omer Keilafek zuzendua (Israelgo Defentsa Indarren Inteligentzia Gorputzaren teknologia-unitatekoa zena), konpainia gaur egun liderra da ADAS eta AVetarako LiDAR inplementazioetan, BMW eta Volkswagen-en diseinu anitz irabazi ditu.

Champel Capital-en bigarren funtsa (Impact Deep Tech Fund II) 2022ko urtarrilean hasi zen eta orain arte 30 milioi dolar bildu ditu (helburua 100 milioi dolar da 2022 amaierarako). Ikusmen informatikoa da nagusi, 12 milioi dolar bost enpresetan zabalduta. Horietako hiruk ordenagailu bidezko ikusmena erabiltzen dute garraiorako eta robotiketarako.

TankU, Haifan du egoitza, 2018an hasi zen lanean eta 10 milioi dolar bildu ditu finantzaketan. Dan Valdhorn zuzendari nagusia da eta Unit 8200-ko ​​lizentziatua da, Israelgo Defentsa Indarren barneko goi-teknologiako elite talde bat, seinaleen adimenaz eta kodea deszifratzeaz arduratzen dena. TankUren SaaS (Software as a Service) produktuek prozesuak automatizatzen eta babesten dituzte ibilgailuak eta gidariak zaintzen dituzten kanpoko ingurune konplexuetan. Produktu hauek ibilgailu-floten, auto pribatuen, erregaien eta kargatzeko gune elektrikoen jabeek erabiltzen dituzte, finantza-transakzio automatizatuetan lapurreta eta iruzurra saihesteko. Ibilgailuen erregai-zerbitzuek 2 milioi dolarreko diru-sarrerak sortzen dituzte urtero, eta horietatik ibilgailu pribatu eta komertzialen flotaren jabeek % 40 edo 800 milioi dolar kontsumitzen dute. Dendariek eta floten jabeek ~ 100 milioi dolar galtzen dituzte urtero lapurreta eta iruzurra direla eta (adibidez, flotaren erregai-txartel bat erabiltzea baimendu gabeko ibilgailu pribatuetarako). CNP (txartela ez dago) iruzurra eta erregaia manipulatzea/lapurtzea galera-iturri osagarriak dira, batez ere ordainketetarako mugikorreko aplikazioetan lapurtutako txartelaren xehetasunak erabiltzean.

ADVERTISEMENT

Konpainiaren TUfuel produktuak ukitu bakarreko ordainketa segurua errazten du, iruzurre mota gehienak blokeatzen ditu eta bezeroei abisatzen die iruzurra susmatzen dutenean. Instalazio horietan dauden CCTV-en datuetan eta transakzio digitalen datuetan (POS eta beste atzeko datu batzuk barne) oinarritutako AI motor batean oinarrituta egiten du. Ibilgailuen ibilbidea eta dinamika, ibilgailuaren IDa, bidaia-denbora, kilometrajea, erregai-denbora, erregai-kantitatea, erregaiaren historia eta gidariaren portaera bezalako parametroak dira iruzurra detektatzeko kontrolatutako atributu batzuk. Datu horiek, gainera, merkatariei gunearen funtzionamendua optimizatzen, bezeroen leialtasuna hobetzen eta ikusmenean oinarritutako marketin tresnak zabaltzen laguntzen diete. Dan Valdhorn zuzendari nagusiaren arabera, haien irtenbideak flotaren % 70, kreditu-txartelen % 90 eta manipulazioarekin lotutako iruzur gertaeren % 70 detektatzen ditu.

Sonol Israel osoan zehar 240 geltoki eta erosotasun-dendaren sare baten jabe eta kudeatzen duen energia-zerbitzuen enpresa bat da. TUfuel haien guneetan hedatzen da eta segurtasuna, iruzurra prebenitzea eta bezeroen leialtasuna hobetu ditu. AEBetan produktuen probak egiten ari dira gasolindegien eta erosotasun-denden ekipamenduen mundu mailako hornitzaile nagusi batekin elkarlanean. Afrikan eta Europan ere antzeko ekimenak egiten ari dira.

ADVERTISEMENT

Tel-Aviv-en egoitza IKT 2019an sortu zuten Ben-Gurion Unibertsitateko ikaskuntza automatikoko akademikoek. ITCk SaaS produktuak sortzen ditu "Trafiko-fluxua neurtu, pilaketak aurreikusten eta semaforoen manipulazio adimendunaren bidez arintzea - ​​ilarak sortzen hasi aurretik". TankU-ren antzera, erabilgarri dauden kameretako datuak erabiltzen ditu (dagoeneko trafikoko bidegurutze askotan instalatuta) trafikoaren datuak zuzenean lortzeko. Hiri bateko milaka kameraren datuak aztertzen dira eta ibilgailu mota, abiadura, mugimenduaren norabidea eta ibilgailu moten sekuentzia (kamioiak vs. autoak) bezalako parametroak ateratzen dira jabedun AI algoritmoen aplikazioaren bidez. Simulazioek trafiko-fluxua eta balizko auto-ilarak iragartzen dituzte 30 minutu lehenago arte. Emaitza hauek erabiliz semaforoak doitzen dira trafiko-fluxua leuntzeko eta ilarak saihesteko.

AI sistema trebatzeak hilabeteko datu bisualak behar ditu hiri tipiko batean eta gainbegiratu gabeko eta gainbegiratu gabeko ikaskuntzaren konbinazioa dakar. ITCren konponbidea Tel-Aviven zabalduta dago (25an munduko hiririk pilatuenetan 2020. postuan kokatuta), semaforoek kontrolatutako ehunka bidegurutzetan milaka kamera zabalduta. ITCren sistemak gaur egun 75K ibilgailu kudeatzen ditu, eta hazten jarraitzea espero da. Enpresa bat instalatzen ari da antzeko gaitasunean Luxenburgo eta epaiketak hasten ari da AEBetako hiri nagusietan. Mundu mailan, bere irtenbideak 300,000 ibilgailu kudeatzen ditu Israelen, AEBn, Brasilen eta Australian gune operatiboak dituztenak. Dvir Kenig, CTO, arazo hau konpontzeaz sutsua da: jendeari denbora pertsonala itzultzea, berotegi-efektuko gasak murriztea, produktibitate orokorra hobetzea eta, batez ere, pilatutako bidegurutzeetan istripuak murriztea. Kenig jaunaren arabera, "Gure inplementazioek auto-ilarak % 30 murrizten dituzte, gidatze-denbora, estresa, erregai-kontsumoa eta kutsadura murriztuz".

ADVERTISEMENT

Barruko Robotika zen 2018en sortua berriki 18 milioi dolar bildu zituen finantzaketa. Tel-Aviv-en (Israel) inguruan kokatutako konpainiak drone irtenbide autonomoak garatzen eta saltzen ditu barruko segurtasuna, segurtasuna eta mantentze-lanak kontrolatzeko. Doron Ben-David zuzendari nagusiak eta sortzaileak robotika eta aeronautika esperientzia handia du IAIn pilatuta.IAI
(Defentsako kontratista nagusia) eta MAFAT (Israelgo Defentsa Ministerioko ikerketa aurreratuko erakundea), Estatu Batuetako DARPAren antzekoa dena. Eraikin adimentsuetan eta segurtasun komertzialetan egindako inbertsio gero eta handiagoak sistema autonomoen beharra bultzatzen du, ordenagailu bidezko ikusmena eta bestelako zentzumen-sarrerak erabil ditzaketen barruko merkataritza-espazio txiki eta handietan (bulegoak, datu-zentroak, biltegiak eta txikizkako espazioak). Indoor Robotics-ek merkatu honetara bideratzen du apalategitik kanpoko kameraz eta barrutiko sentsore termiko eta infragorriz hornitutako barruko droneak erabiliz.

Ofir Bar-Levav negozioko zuzendari nagusia da. Azaldu duenez, GPSaren gabeziak barruko droneei eraikinen barruan kokatzea oztopatu du (normalean GPSa ukatuta edo zehaztugabea). Gainera, atrakatzeko eta elikatzeko irtenbide eroso eta eraginkorrak falta ziren. Indoor Robotics-ek horri aurre egiten dio droneetan muntatutako lau kamerarekin (goian, behean, ezkerrean, eskuinean) eta barruko espazio bat eta bere edukia zehatz-mehatz mapatzen dituzten barruko espazio bat eta bere edukia zehatz-mehatz egiten duten barrualdeko sentsore soilekin. Kameraren datuak (kamerek lokalizazio eta mapa-datuak eskaintzen dituzte) eta sentsore termikoak (dronean muntatuta ere) AI sistema batek aztertzen ditu segurtasun, segurtasun eta mantentze-arazoak detektatzeko eta bezeroa kontuz ohartzeko. Droneek sabaian muntatutako "docking-teila" baten bidez elikatzen dira, eta horrek zoruko espazio baliotsua aurrezten du eta datuak biltzea ahalbidetzen du kargatzen ari diren bitartean. Kontratazioari, atxikipenari eta prestakuntzari dagokionez giza lana konplexua eta garestia den prozesu arrunt hauek automatizatzearen abantaila ekonomikoak nabariak dira. Aireko droneak eta lurreko robotak erabiltzeak abantaila handiak ditu kapitalaren eta funtzionamendu-kostuen, solairuko espazioaren erabilera hobea, oztoporik aurkitu gabe mugitzeko askatasuna eta kameraren datuen harrapatzeko eraginkortasunari dagokionez. Bar-Levav jaunaren arabera, Indoor Robotics-en TAM (Total Addressable Market) barruko segurtasun sistema adimendunetan 80 milioi dolar izango dira 2026rako. Gaur egungo bezeroen kokapen nagusien artean, mundu osoko korporazio nagusien biltegiak, datu-zentroak eta bulego-campusak daude.

ADVERTISEMENT

Ordenagailu-ikuspegiak autonomia-jokoan iraultzen ari da: mugimenduen automatizazioan, segurtasunean, eraikin adimendunaren monitorizazioan, iruzurrak detektatzeko eta trafikoaren kudeaketan. Erdieroaleen eta AIaren boterea gaitzaile indartsuak dira. Ordenagailuek zentzumen-modalitate ikaragarri hau modu eskalagarrian menperatzen dutenean, aukerak amaigabeak dira.