ఒక స్టెల్త్ రోబోటిక్స్ స్టార్టప్ సులభమైన ఆటోమేషన్పై బెట్టు పెడుతోంది
Reimagine Robotics రహస్య స్థితి నుంచి బయటకు వచ్చి, పారిశ్రామిక రోబోటిక్స్లో ఇంకా తప్పుగా ఉన్నదేమిటన్న దానిపై స్పష్టమైన వాదనను ముందుకు తెస్తోంది: ఆటోమేషన్ భారంలో చాలా భాగం ఫ్రంట్లైన్ కార్మికులపై కాకుండా నిపుణులపై పడుతోంది. లండన్-సిడ్నీ ఆధారిత ఈ స్టార్టప్, నిజంగా పని చేసే వ్యక్తులు రోబోకు పనిని చూపించగలిగేలా, అది పని ప్రయత్నించడాన్ని చూడగలిగేలా, అవసరమైతే సరిదిద్దగలిగేలా, ఆ తర్వాత తదుపరి bottleneckకు వెళ్లగలిగేలా తన వ్యవస్థలు రూపొందించబడినట్లు చెబుతోంది.
ఆ పిచ్ కంపెనీని నిరంతరంగా ఉండే రెండు పరిమితుల వల్ల ఆకృతీకరించబడిన రద్దీగా ఉన్న రోబోటిక్స్ రంగంలో ఉంచుతుంది. మొదటిది, అనేక ఫ్యాక్టరీలు ఇంకా తరచుగా మారే లేదా కఠినంగా స్క్రిప్ట్ చేసిన వర్క్ఫ్లోల వెలుపల అనుకూలీకరణ అవసరమయ్యే పనులను ఆటోమేట్ చేయడంలో ఇబ్బంది పడుతున్నాయి. రెండవది, రోబోటిక్స్ హార్డ్వేర్ అందుబాటులో ఉన్నా, ప్రక్రియలో ప్రతి మార్పు కోసం ఆపరేటర్లు స్వయంగా అందించలేని స్థాయిలో మరింత ఇంజినీరింగ్ మద్దతు అవసరమయ్యే కారణంగా అమలు ఆగిపోవచ్చు. రోబోలను స్థిర-ఫంక్షన్ యంత్రాలుగా కాక కొత్త సహోద్యోగుల మాదిరిగా శిక్షణ ఇస్తే ఈ రెండు సమస్యలు తగ్గవచ్చని Reimagine వాదిస్తోంది.
కంపెనీ వెనుక ఎవరు ఉన్నారు
ఈ స్టార్టప్ను April 2025లో Jonathan Scholz, Oleg Sushkov, Akhil Raju, మరియు Misha Denil కలిసి స్థాపించారు. Scholz ముందు Londonలో Google DeepMind యొక్క Applied Robotics బృందాన్ని స్థాపించి, ఏడు సంవత్సరాల పాటు దానికి నాయకత్వం వహించారు; దీని వల్ల machine learning పురోగతులతో robotics పురోగతిని మరింతగా కలిపే మార్కెట్లో కంపెనీకి వెంటనే విశ్వసనీయత లభించింది.
ఈ నేపథ్యం ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే Reimagine తనను సాధారణ industrial automation vendorగా చూపించడం లేదు. దాని framing స్పష్టంగా AI-enabled learning on the job గురించి. ఒక worker పని ప్రదర్శించి, పొరపాట్లను సరిదిద్దుతూ, దశలవారీగా రోబో ప్రవర్తనను అదే చోటే ఆకృతీకరించవచ్చని Scholz కంపెనీ విధానాన్ని వివరించారు. ఈ ప్రక్రియను కంపెనీ అనధికారికంగా “monkey-see, monkey-do” అని పిలుస్తోంది.
రోబోటిక్స్ పరిశోధనలో విస్తృతంగా ఈ భావన పరిచితమే: hard-coded ప్రోగ్రామింగ్ పరిమాణాన్ని తగ్గించి, demonstration, correction, మరియు adaptationపై ఎక్కువ ఆధారపడటం. Reimagine సందేశాన్ని ప్రత్యేకం చేసేది, ఇది robotics engineersతో మాత్రమే కాదు, సాధారణ సిబ్బందితో operational settingsలో జరగాలన్న దాని పట్టుదల.
రోబోట్లను ప్రోగ్రామ్ చేయడం నుంచి వాటిని నేర్పించడం వైపు
పనులు స్థిరంగా ఉన్నప్పుడు, పరిసరాలు నియంత్రితంగా ఉన్నప్పుడు, మరియు engineering బృందాలు workflowsను మెరుగుపరచడానికి సమయం కేటాయించగలిగినప్పుడు industrial robots శక్తివంతంగా ఉంటాయి. కానీ ఆ పరిస్థితులు ప్రతి manufacturing సమస్యకు వర్తించవు. అనేక సౌకర్యాలు ఇప్పటికీ mixed products, చిన్న runs, అసౌకర్యకరమైన handoffs, మరియు simple automationకు చాలా మార్పులతో కూడిన కానీ ఎప్పటికీ untouchedగా వదిలేయడానికి చాలా బోరుగా లేదా శ్రమతో కూడిన పునరావృత భౌతిక దశలను నిర్వహిస్తున్నాయి.
Reimagine Robotics చెప్పే సమాధానం మనుషులను కేంద్రంలో ఉంచడమే. ప్రజలను ప్రక్రియ నుంచి తీసివేయడం బదులు, workers bottleneckను గుర్తించి, రోబోకు పనిని నేర్పించి, వ్యవస్థ ఉపయోగకరంగా మారే వరకు దాన్ని సరిదిద్దుతారని కంపెనీ చెబుతోంది. ఇది ముఖ్యమైన తేడా, ఎందుకంటే ఇది కార్మికుడి పాత్రను చివరి ఆశ్రయ ఆపరేటర్ నుంచి trainer మరియు process ownerగా మారుస్తుంది.
ఈ మోడల్ వాస్తవంలో పనిచేస్తే, deployment economics మారవచ్చు. specialist programmer కోసం వేచి ఉండకుండా గడిచే ప్రతి గంట customer frictionను తగ్గిస్తుంది. అంతకన్నా ముఖ్యంగా, లోతైన in-house robotics expertise లేని plantsకు automation అందుబాటులోకి తెస్తుంది. ఒక taskను సమర్థవంతంగా demonstrate చేసి correct చేయగలమా అన్నదే అడ్డంకిగా మారుతుంది, ఒక site పెద్ద robotics engineering బృందాన్ని మద్దతు ఇవ్వగలదా అన్నది కాదు.
ప్రారంభ అమలులు ప్రాయోగిక ఫ్యాక్టరీ పనిపై దృష్టి పెడుతున్నాయి
ఇప్పుడే stealth నుంచి బయటకు వస్తున్న కంపెనీకి, Reimagine ఇప్పటికే నిజమైన deploymentsను సూచించడం విశేషం. The Robot Report ప్రకారం, ఒక ప్రారంభ use case advanced manufacturing మరియు electronics disassemblyను కలిగి ఉంది. made-to-order plastics వ్యాపారంలో, కంపెనీ 3D printersను రాత్రంతా చూసుకోవడానికి రోబోట్లకు శిక్షణ ఇచ్చింది; ఇందులో print beds తొలగించడం, latches నడపడం, మరియు controls నొక్కడం ఉన్నాయి.
ఈ ఉదాహరణ ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది మెరిసే robotics demo కాదు. ఇది ఖచ్చితంగా ఆ పునరావృత, పని తర్వాత జరిగే workflow, ఎక్కడ factories దాన్ని ఆటోమేట్ చేయాలనుకుంటాయి కానీ integration costs ఎక్కువగా ఉంటే సమర్థించుకోవడం కష్టం. ఆ కస్టమర్ బృందం wash, cure, మరియు dry వంటి అదనపు దశలను ఆటోమేట్ చేయడానికి ప్లాట్ఫారమ్ను ఉపయోగించిందని నివేదిక కూడా చెప్పింది. అది నిజమైతే, అసలు విలువ ఒక్క పనిలో కాక, ప్రారంభ deployment తరువాత automationను క్రమంగా విస్తరించే సామర్థ్యంలో ఉండవచ్చని సూచిస్తుంది.
కంపెనీ మరో deploymentను కూడా పేర్కొంది, అందులో దాని రోబోట్లు ఉపయోగించిన hard drives నుంచి విలువైన critical materialsను తిరిగి పొందడంలో ఉపయోగించబడ్డాయి. ఇది traditional factory throughputకు మించి రెండో వాణిజ్య కోణాన్ని సూచిస్తుంది: disassembly, recycling, మరియు materials recovery కోసం adaptable automation. ఈ వాతావరణాలు classic production lines కంటే ఎక్కువ గందరగోళంగా మరియు తక్కువ ప్రమాణీకృతంగా ఉంటాయి, అందువల్ల learning-based robotics గురించి ఉన్న দাবులకు అవి ఉపయోగకరమైన పరీక్షగా మారతాయి.
సమయానికి ఎందుకు ప్రాముఖ్యం ఉంది
Reimagine ఇప్పుడు మార్కెట్లోకి ప్రవేశిస్తోంది, industrial AIని అంచనా వేయడం అద్భుతమైన ప్రదర్శనలకంటే, అది ఫ్యాక్టరీ ఫ్లోర్తో ఎదురైనప్పుడు బతికేనా అన్నదానిపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్న సమయంలో. రోబోటిక్స్ రంగంలో అనేక కంపెనీలు adaptable systems, natural-language interfaces, లేదా demonstration-based training గురించి వాగ్దానం చేయడానికి మరింత సిద్ధంగా ఉన్నాయి. కొనుగోలుదారులు, meanwhile, ఈ దావాలు deployment time తగ్గించి, కొలవదగిన output ఇస్తాయా అన్న ఆధారాలను వెతుకుతున్నారు.
అందుకే Reimagine రహస్య స్థితి నుంచి బయటకు రావడం, పరిమితంగా వెల్లడైన వివరాలున్నప్పటికీ, ప్రాముఖ్యమైనది. ఈ స్టార్టప్ కేవలం ఒక రోబోను మాత్రమే అమ్మడం లేదు; ఒక facilityలో automation ఎలా విస్తరించాలో చెప్పే workflowను అమ్ముతోంది. ఆ workflowలో, expertise workers వద్దనే ఉంటుంది, అవసరాలు మారినప్పుడు robotను తిరిగి ఉపయోగించుకోవడం సులభమవుతుంది.
కంపెనీ మొదటి దశ Fly Ventures, firstminute capital, మరియు angel investors నుంచి pre-seed backing ద్వారా నిధులు పొందింది. ఇప్పటికిప్పుడు, పెద్ద ప్రశ్న అమలుదే. demonstration ద్వారా teaching ఆకర్షణీయంగా ఉంది, కానీ operational test ఏమిటంటే customer teams నిజంగా reliability, safety, లేదా maintenance bottlenecksలో చిక్కుకోకుండా robot dutiesను విస్తరించగలరా అన్నది.
నిజమైన పరీక్ష పునరావృత సామర్థ్యం
Reimagine Robotics ఒక ఆకర్షణీయమైన సందేశాన్ని ఎంచుకుంది: పనిని అత్యుత్తమంగా అర్థం చేసుకునే వ్యక్తులే రోబోలను శిక్షణ ఇవ్వగలగాలి. ఆ సందేశం, పారిశ్రామిక automationను తక్కువ brittleగా మరియు అరుదైన నిపుణులపై తక్కువ ఆధారపడేలా చేయాలనే విస్తృత ప్రయత్నంతో సరిపోతుంది. అలాగే అనేక ఫ్యాక్టరీలు productionను పూర్తిగా తిరిగి ఆవిష్కరించే moonshot మార్పుల కంటే, చిన్న, తక్షణ విజయాలను కోరుకుంటున్న వాణిజ్య వాస్తవికతకు కూడా ఇది సరిపోతుంది.
అయితే, stealth నుంచి బయటకు రావడం సులభమైన భాగం. కఠినమైన పని ఏమిటంటే, “work on the job” ఒక convincing slogan నుంచి పునరావృతం చేయగల industrial operating modelగా మారగలదని నిరూపించడం. customer staff వివిధ sites మరియు workflowsలో రోబోలకు కొత్త పనులను విశ్వసనీయంగా నేర్పగలరని కంపెనీ చూపగలిగితే, industrial automationలో అర్థవంతమైన అవకాశాన్ని అది గుర్తించినట్లే. లేకపోతే, shop-floor వాస్తవికతను మించిన software వాగ్దానంతో మరో robotics startupగా మారే ప్రమాదం ఉంది.
ముఖ్యాంశాలు
- Reimagine Robotics ప్రకారం, ప్రత్యేక ప్రోగ్రామర్లు లేకుండానే workers దాని రోబోట్లకు నేరుగా శిక్షణ ఇవ్వగలరు.
- ఈ కంపెనీని former Google DeepMind Applied Robotics leaders స్థాపించారు.
- ప్రారంభ deploymentsలో overnight 3D-printer tending మరియు electronics disassembly work ఉన్నాయి.
- ఈ స్టార్టప్ తయారీ మరియు materials recoveryలో adaptable automationను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
- దాని ప్రధాన వాణిజ్య ప్రశ్న, robot teaching వివిధ sitesలో విశ్వసనీయంగా scale అవుతుందా అన్నదే.
ఈ వ్యాసం The Robot Report నివేదికపై ఆధారపడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on therobotreport.com