Robotstartup Skild AI heeft de resultaten van zijn eerste ontwikkelingsjaar gedeeld en daarmee een eerste blik gegund op zijn foundation model voor robotica: “Physical AI.” Dit universele robotbrein is ontworpen om verschillende robottypes aan te sturen in uiteenlopende omgevingen en voor diverse taken.
Volgens Skild AI maakt Physical AI het mogelijk om met één model uiteenlopende robotvormen te besturen – van viervoeters en humanoïden tot robotarmen en mobiele helpers. Het systeem is geschikt voor zowel thuisgebruik als industriële toepassingen, bijvoorbeeld om huishoudelijke apparaten te bedienen of te navigeren over ruw terrein.
Oprichters Deepak Pathak en Abhinav Gupta benadrukken dat hun aanpak verschilt van traditionele robotsystemen die gericht zijn op één specifieke taak. Physical AI is juist ontwikkeld om breed inzetbaar te zijn, zonder dat het model per robot of toepassing opnieuw getraind hoeft te worden.
Een belangrijk obstakel was het gebrek aan grote, bruikbare datasets. Skild AI loste dat op met een combinatie van simulaties en publiek beschikbare video’s van menselijk gedrag. Daarna volgde gerichte natraining op kleinere praktijkdatasets. Dankzij deze aanpak, zegt het bedrijf, werkt het model ook goed onder echte omstandigheden.
Skild AI legt veel nadruk op veiligheid en flexibiliteit in samenwerking met mensen. Dankzij zogeheten end-to-end AI-technieken kan het systeem nauwkeurig kracht doseren en goed omgaan met onverwachte invloeden – cruciaal voor gebruik in gedeelde ruimtes.
Het bedrijf werd opgericht in 2023 en bestaat uit specialisten met ervaring bij onder meer Tesla, Nvidia, Meta en Amazon. Investeerders zijn onder andere Lightspeed Venture Partners, Coatue, SoftBank, Jeff Bezos (via Bezos Expeditions), Sequoia Capital en Amazon.
In een recente video laat Skild AI zien hoe robots uiteenlopende taken uitvoeren onder verschillende omstandigheden – van assemblagewerk en voortbewegen op oneffen terrein tot samenwerking met mensen. Skild AI heeft kantoren in Pittsburgh en de San Francisco Bay Area.
