Gritt egy olyan startup, amely mesterséges intelligenciát használ ipari, de általánosan elérhető robotikus alkatrészek fölé épített rendszerek vezérlésére, hogy felgyorsítsa a napelemtelepítéseket. A vállalatot a Carnegie Mellon Egyetemen képzett robotikai szakemberek, Puneet Puri (CEO) és Vishal Dugar (CTO) alapították. Kedden a cég bejelentette, hogy kilépett a stealth üzemmódból, és lezárt egy 26 millió dolláros Series A finanszírozási kört, amelyet az Obvious Ventures vezetett; a körben részt vett még az Union Square Ventures és az Active Impact Investment.
Ez a tőkeemelés a vállalat összesen 34 millió dolláros eddigi befektetését jelenti, miután korábban egy seed kört kaptak First Round Capitaltól, Climactic‑tól, Congruent Ventures‑től és VSC Ventures‑tól. Puri szerint a Gritt célja „segíteni a civilizációnak gyorsabban infrastruktúrát építeni” azáltal, hogy intelligens rendszerekkel teszik hatékonyabbá a terepi munkát.
Módszer: off‑the‑shelf hardver és általánosítható intelligencia
A Gritt nem saját gyártmányú robotok kifejlesztésére összpontosít. Ehelyett kereskedelmi forgalomban elérhető alkatrészeket és járműveket használ — eddig bérelt skiddereket és olyan gyártók által készített robotkarokat, mint a Kawasaki —, és ezekre épít vezérlőplatformot a saját MI modelljeivel.
A rendszer elsődleges feladata nagy üveg napelemek kirakodása, azok szállítása a felerősítendő fémvázakhoz és a paneleket a vázakon sub‑milliméteres pontossággal pozicionálni, hogy az emberi munkások rögzíteni tudják azokat.
Andrew Beebe, az Obvious Ventures partnere, aki vezette a Series A‑t, kiemelte, hogy a Gritt alapítói „azok közül valók, akik tudják, milyen a piszkos, unalmas és veszélyes munkákat skálázni” és megvannak a szükséges technikai képességeik az AI és a gépi látás terén.
Telepítések, teljesítmény és ügyfélállítások
A vállalatnak jelenleg két rendszer működik a terepen, és az ezekből gyűjtött adatokat használják a viselkedés folyamatos javítására. Puri szerint egy tipikus nyolcfős szerelőcsapat naponta körülbelül 800 napelemet tud felszerelni. Ugyanez a csapat a Gritt rendszereivel 3 000–4 000 panelt telepíthet naponta.
A cég közlése szerint a következő 18 hónapban szerződése van összesen 2,8 gigawatt (GW) napelem telepítésére, és ügyfelei között három olyan vállalat is szerepel, amelyek az Egyesült Államok top 10 energiaépítési cégei közé tartoznak. A Gritt célja, hogy hat hónapon belül 48 rendszerrel legyen jelen a terepen.
Egy névtelenül nyilatkozó Gritt‑ügyfél a TechCrunchnak azt mondta, hogy a rendszer különösen hasznos lehet távoli telephelyeken, ahol nehéz munkavállalókat toborozni, és várhatóan csökkenti a sérülések számát, mivel a munkásoknak nem kell ismételten 45 kilogrammos (100 font) paneleket fejük fölé emelniük.
Versenytársak és bővülési tervek
A Gritt olyan vállalatokkal versenyez, amelyek saját, kifejezetten panelek telepítésére tervezett robotokat fejlesztenek, például a Luminous Robotics, a Cosmic és a kínai Trinabot. A fő különbség, hogy ezek a versenytársak saját hardverre koncentrálnak, míg a Gritt meglévő, kereskedelmi hardverekre épít — ez befolyásolhatja a növekedés sebességét és a költséghatékonyságot, ahogy a kereslet növekszik.
A vállalat tervei szerint további manipulációs feladatokat is hozzáadnak a rendszerhez: a paneleket rögzítő elemek meghúzását, oszlopok fúrását és a szerkezetek, azaz a tartórendszerek összeszerelését. Hosszabb távon más, munkaigényes építési feladatok, például betonba ágyazott vasalás (rebar) megkötése is célterület lehet.
Mi tette lehetővé ezt a megközelítést?
Az alapítók szerint elsősorban az új generációs mesterséges intelligencia‑modellek megjelenése tette lehetővé a terepen alkalmazható, általánosítható rendszerek kialakítását. Puri szerint öt évvel ezelőtt még lehetséges volt egyetlen megoldásra optimalizált rendszert építeni, de az új AI‑eszközök révén ugyanaz a szoftverplatform több feladaton is gyorsan alkalmazható és továbbfejleszthető. Példaként említette, hogy egy betonblokkok egymásra rakását tanító tréning hetekig tartott, míg egy vasalás‑kötést demonstráló bemutató ugyanazzal a szoftverrel egy nap alatt elkészült.
A cég hosszabb távú víziója szerint a terepi szenzorok és az intelligencia nem csupán a fizikai munkát végzik el; kiegészítő szerepben a helyszíni döntéshozatalt és menedzsmentet is támogatják. Például a rendszer észlelheti, ha egy árok nyitva maradt és vihar közeleg, riasztást küldve a takarásra, vagy jelezheti a hiányzó készletet.
Puri összegzése szerint a Gritt „fizikai AI‑réteggé” válhat a munkaterületeken, amely egyszerre végzi a kézügyességet igénylő, munkaigényes feladatokat és segíti a helyszíni döntéseket.
