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Vor einigen Wochen schlossen die Gründer eine Serie B-Finanzierungsrunde ab und konnten 23 Mio. Euro frisches Kapital einsammeln. Das Geld fließt auch in das Betriebssystem horstOS mit dem integrierten AI Copiloten. Im Industrial AI Podcast erklären die Macher die Idee. Wir fassen die wichtigsten Aussagen zusammen.

  • Der Anwender kann mehr als Bedienungsanleitungen zusammenfassen. Ob bei der Einrichtung des Roboters und weiterer Komponenten, bei der Fehlerbehebung oder beim Vorschlagen von Programmbausteinen oder gar dem Schreiben ganzer Programme, der AI Copilot ermöglicht es Anwendern, schnelle und präzise Lösungen für ihre Anwendungen zu finden und den Betrieb reibungslos aufrechtzuerhalten. Möchte der Anwender beispielsweise erfahren, wie er dem Roboter die von der Kamera ermittelte Teileposition übergeben kann, kann er diese Frage per Text-Prompt an den AI Copiloten richten und erhält innerhalb weniger Augenblicke den entsprechenden Code-Baustein.
  • fruitcore robotics nutzt die API von ChatGPT als LLM, das auf eigenen Daten trainiert wurde. Kundendaten gehen nicht an OpenAI. Die Entwicklerinnen und Entwickler wählen im Vorfeld die wichtigsten Komponenten rund um den Roboter aus und trainieren das Modell.
  • Es muss nicht unbedingt ChatGPT von OpenAI sein. fruitcore robotics probiert sich auch an LLaMA und anderen, kleineren, lokalen LLMs aus.
  • Safety-relevante Anwendungen werden nicht berührt oder vom LLM/ und den AI-Features unterstützt.

    • Das ganze Gespräch gibt es hier .