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Permettez-moi d’emprunter une phrase du baseball pendant un moment. Si vous suivez le sport, vous connaissez probablement le concept des «trois vrais résultats». Ce sont, plus précisément, un coup de circuit, un retrait au bâton et une marche. La ligne de démarcation entre les trois est que, dans la plupart des cas, ils ne sont pas déterminés par la défense.
Il y a bien sûr une zone grise, comme c’est le cas pour toute tentative de définition d’un absolu. Il y a aussi une question de longue date sur la valeur du concept, dans l’éternelle guerre froide de l’analyse du baseball. C’est très bien, parce que je suis surtout intéressé à coopter l’expression ici.
D’une manière générale, les trois véritables résultats pour une startup de robotique seraient :
- Devenir public
- Se faire acquérir
- Mourant
Comme dans le monde du baseball, il y a beaucoup de zones grises à manœuvrer ici. En robotique, en particulier, vous pouvez toujours maintenir une entreprise parfaitement prospère grâce aux subventions DARPA. Contrairement au baseball, il est possible de faire n’importe quelle combinaison des trois ci-dessus, vraiment.
Mais le cœur de la question que j’aimerais aborder ici est la suivante : quel est le meilleur résultat pour une startup de robotique ? Personne ne veut le numéro trois, bien sûr. Mais comme la suppression, c’est une possibilité très réelle – et décevante. Et comme nous l’avons vu, même un énorme afflux de fonds de capital-risque ne peut empêcher complètement l’échec d’une startup – en particulier dans les robots, où la barrière à l’entrée est si élevée. Et d’ailleurs, la robotique est en retard pour une petite correction du marché face aux tendances macro.
L’introduction en bourse a été un résultat extrêmement rare pour les entreprises de robotique, même à l’âge d’or (aujourd’hui révolu) des SPAC. Compte tenu de l’état du marché global, certains SPAC prévus ont été suspendus dans l’intervalle, dans l’espoir de suivre des tendances plus favorables. Franchement, le numéro deux semble être un résultat parfaitement raisonnable – et souvent idéal – pour de nombreuses entreprises. La robotique nécessite de longues pistes et beaucoup de ressources qu’une grande entreprise peut offrir.
Là où vous commencez à avoir des ennuis, cependant, c’est en forme. J’imagine que des conversations se produisent tout le temps dans lesquelles l’acquéreur potentiel a une notion radicalement différente de celle de l’entreprise acquise. Nous voyons ces mauvaises crises de temps en temps, bien sûr. Peut-être que l’entreprise ne comprend pas l’adéquation du marché ou ne comprend pas les ressources nécessaires pour maintenir une entreprise de robotique à flot, ou peut-être qu’elle avait simplement des notions très différentes de ce que ses robots pouvaient et ne pouvaient pas faire. Pour chaque Amazon qui achète Kiva, plusieurs Google achètent Boston Dynamics.
Il y avait quelques points d’interrogation autour de l’acquisition ultérieure de cette dernière entreprise par Hyundai. Une entreprise automobile n’est pas la solution la plus naturelle pour ce que fait Boston Dynamics, même si je dirai que l’annonce de cette semaine du Boston Dynamics AI Institute est une ride intéressante – et prometteuse – à cette histoire. La recherche a toujours été un élément important de ce que fait l’entreprise, et la nouvelle installation offre à l’entreprise beaucoup de pistes et de ressources, soutenues par un investissement de 400 millions de dollars. C’est plusieurs fois ce que Ford a récemment investi dans ses propres installations à l’U of M.
Le plus intrigant de tous, le fondateur et ancien PDG de BD, Marc Raibert, dirigera l’institut. « Notre mission est de créer les futures générations de robots avancés et de machines intelligentes plus intelligentes, plus agiles, plus perspicaces et plus sûres que tout ce qui existe aujourd’hui », a-t-il déclaré dans un communiqué lié à l’actualité. « La structure unique de l’Institut – les meilleurs talents axés sur des solutions fondamentales avec un financement soutenu et un excellent support technique – nous aidera à créer des robots plus faciles à utiliser, plus productifs, capables d’effectuer une plus grande variété de tâches et plus sûrs. avec des gens. »
Suite à l’échec de l’acquisition par Google (et un certain nombre d’autres à peu près au même moment, sous la responsabilité d’Andy Rubin), il vaut la peine de s’enregistrer pour voir comment se déroulent les efforts de l’entreprise dans la catégorie. Ma couverture de l’espace a largement tourné autour des diplômés de l’Alphabet X. Le service de livraison de drones Wing est le plus important (jusqu’à présent), bien que nous commencions à voir des travaux intéressants de la part de la société de logiciels de robotique Intrinsic.
Crédits image : Lettre X
L’année dernière, nous avons également donné un espace de colonne à Smarty Pants, un exosquelette robotique doux prometteur développé par le laboratoire. En mars, le laboratoire a également proposé en avant-première Project Mineral, un rover autonome conçu pour collecter des données sur les cultures. Plus précisément, il s’agit de phénotyper les plantes. La société écrit :
Aujourd’hui, lorsque la plupart des chercheurs phénotypent les plantes, ils parcourent soigneusement les champs, marquant les différents traits des plantes avec un carnet, un stylo et une règle. Mais imaginez essayer de voir combien de haricots il y a dans une cosse de haricot, ou combien de temps les feuilles sont, ou combien de fleurs ont fleuri. Imaginez maintenant faire cela pour des milliers de plantes, chaque semaine à la main, dans la chaleur de l’été. C’est le goulot d’étranglement du phénotypage.
Pour relever ce défi, Mineral a donné aux chercheurs de l’Alliance des outils pour les aider à mener plus d’expériences et à découvrir plus de traits de culture. Au cours de la dernière année, les rovers de Mineral – surnommés « Don Roverto » par l’équipe locale – ont parcouru doucement les champs d’essai à l’extérieur de Future Seeds, capturant des images de chaque plant de haricot et utilisant l’apprentissage automatique pour identifier des traits tels que le nombre de feuilles, la surface foliaire , la couleur des feuilles, le nombre de fleurs, le nombre de plantes et les dimensions des gousses. Le rover le fait en continu pour chaque plante dans le champ et sait exactement où se trouve chaque plante afin qu’il puisse revenir une semaine plus tard et rendre compte de l’état de la plante.
Crédits image : Haje Kamps / TechCrunch
Un peu jaloux que Haje ait pu rendre visite aux efforts de robotique interne de Google cette semaine. Il a écrit sur l’expérience, qui implique un travail effectué avec un autre diplômé X. Il explique:
La vitesse et la précision sont une chose, mais l’écrou que Google essaie vraiment de casser dans ses laboratoires robotiques, c’est l’intersection entre le langage humain et la robotique. Il fait des progrès impressionnants dans le niveau de compréhension robotique du langage naturel qu’un humain pourrait utiliser. « Quand vous aurez une minute, pourriez-vous me prendre un verre au comptoir ? » est une requête assez simple que vous pourriez demander à un humain. Pour une machine, cependant, cette déclaration englobe beaucoup de connaissances et de compréhension dans une question apparemment unique. Décomposons-le : « Quand vous avez une minute » peut ne rien signifier du tout, simplement comme une figure de style, ou cela peut être une demande réelle de terminer ce que le robot est en train de faire. Si un robot est trop littéral, la « bonne » réponse à « pourriez-vous me prendre un verre » pourrait simplement être le robot disant « oui ». Il le peut, et il confirme qu’il est capable de prendre un verre. Mais, en tant qu’utilisateur, vous n’avez pas explicitement demandé au robot de le faire. Et, si nous sommes très pédants, vous n’avez pas explicitement dit au robot de vous apporter la boisson.
Tout compte fait, je pense qu’il y a lieu de développer ici des entreprises de robotique et d’IA en interne – bien sûr, très peu d’entreprises possèdent les ressources d’un Alphabet/Google. Et même avec le temps, l’argent et la patience de Google, nous sommes loin de voir comment de telles poursuites pourraient réellement rapporter.
Crédits image : Xiaomi
Pendant ce temps, les efforts de Xiaomi sont un énorme point d’interrogation. Jusqu’à présent, le travail de robotique de l’entreprise ressemble davantage à celui de Samsung. Au-delà d’un certain succès avec les aspirateurs robotiques, je n’ai pas beaucoup de raisons de croire que son travail est plus que visible pour le moment. Cela inclut CyberDog et CyberOne de type Spot de l’année dernière, un nouveau robot humanoïde qui a fait ses débuts aux côtés de certains téléphones. Du point de vue de la conception, il est clair pourquoi le robot est comparé aux efforts jusqu’ici invisibles de Tesla. Cela donne également une attente plus… réaliste de ce à quoi s’attendre d’un tel robot bipède.
Crédits image : Mobot
Avant de vous quitter pour la semaine, voici quelques nouvelles de financement d’une startup intéressante : Mobot, soutenu par YC, vient de lever une série A de 12,5 millions de dollars. La société crée des robots conçus pour aider les développeurs à tester les applications pour les problèmes.
« Il existe des outils développés par des entreprises comme Applitools, Test.ai et d’autres qui tirent parti des cadres de test émulés existants pour automatiser les tests pour les applications mobiles. Cependant, la triste réalité est que de nombreux défauts échappent souvent aux tests émulés basés sur des logiciels, car ils ne représentent pas avec précision les tests sur du matériel réel », a déclaré le fondateur Eden Full Goh à TechCrunch. « Actuellement, Mobot ne se positionne pas comme un concurrent ou un remplaçant pour les émulateurs et les tests automatisés. Notre objectif est plutôt de remplacer l’inévitable assurance qualité manuelle que tout le monde doit encore faire et devra faire de plus en plus à mesure que la fragmentation des appareils augmentera au cours des cinq à dix prochaines années.
Crédits image : Effacer la robotique
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Pendant ce temps, j’ai eu une exclusivité de CleanRobotics, la société basée au Colorado derrière le réceptacle robotique de tri des déchets TrashBot. La société a levé une série A de 4,5 millions de dollars pour développer un robot conçu pour améliorer le tri du recyclage à la source.
« Les règles de recyclage sont déroutantes et les consommateurs sont souvent si confus que leur précision de recyclage est inférieure au hasard, ce qui conduit à des matières recyclables hautement contaminées, que personne n’achète », note le PDG Charles Yhap. « Notre système améliore le détournement des matériaux des décharges, ce qui se traduit par plus de matières recyclables et moins de déchets. »
Crédits image : Bryce Durbin/TechCrunch
L’actionneur d’une personne est le trésor d’une autre personne.
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