Tesla-ს ყოფილი ინჟინრის სტარტაპი სპილენძის მაღაროს ავტომატიზაციისთვის Pronto-ს ტექნოლოგიას გამოიყენებს

ამერიკის შეერთებულ შტატებში შიდა წარმოებაზე ყურადღება სულ უფრო იზრდება. თუმცა, ტერნერ კოლდუელის აზრით, რომელიც თითქმის ათი წლის განმავლობაში Tesla-ში მუშაობდა, მიწოდების ჯაჭვის საფუძველში არსებულ მინერალებსა და ლითონებს სათანადო ყურადღება არ ეთმობა. სწორედ ამიტომ, მან 2024 წელს დააარსა სტარტაპი Mariana Minerals, რომლის მიზანიც თანამედროვე სამთო-მოპოვებითი და გადამამუშავებელი ოპერაციების შექმნაა.

კოლდუელის მთავარი ამოცანა ეკოსისტემაში მეტი რაფინირებული ლითონის შეტანაა. ამის მისაღწევად, მისი კომპანია სამთო ოპერაციების თითქმის ყველა ასპექტის ავტომატიზაციას ცდილობს. ამ პროცესის უახლესი ეტაპი სატრანსპორტო საშუალებებს ეხება. ხუთშაბათს Mariana Minerals-მა პარტნიორობა გამოაცხადა Pronto-სთან — სტარტაპთან, რომელიც ავტონომიური მართვის სისტემებს ქმნის სატვირთო მანქანებისა და სხვა უგზოობის ტექნიკისთვის, რომლებიც სამშენებლო და სამთო ობიექტებზე გამოიყენება.

ეს არის პირველი გარიგება, რომელიც Pronto-მ მას შემდეგ გააფორმა, რაც ის Atoms-მა შეიძინა — Uber-ის თანადამფუძნებლის, ტრევის კალანიკის ახალმა რობოტექნიკურმა საწარმომ. ეს შესყიდვა კალანიკს კვლავ აერთიანებს Pronto-ს დამფუძნებელთან, ენტონი ლევანდოვსკისთან, რომელიც Google-ის თვითმავალი ავტომობილების პროექტის ყოფილი წამყვანი ინჟინერი და Otto-ს დამფუძნებელია.

ავტონომიური ტრანსპორტი Copper One-ის მაღაროში

Pronto-სთან პარტნიორობის ფარგლებში, მომავალი კვირიდან იუტას შტატში მდებარე სპილენძის მაღაროში, Copper One-ში, ავტონომიური სატვირთო მანქანები დაიწყებენ მუშაობას. აღნიშნული მაღარო, რომელიც მანამდე უფუნქციო იყო, Mariana Minerals-მა გასულ წელს შეიძინა. გარიგების ფინანსური პირობები არ საჯაროვდება.

კოლდუელის განმარტებით, ეს თანამშრომლობა მხოლოდ ადგილზე ავტონომიური სატვირთოების ყოლას არ გულისხმობს. Pronto-ს ავტონომიური სისტემა პირდაპირ იქნება ინტეგრირებული Mariana-ს მიერ შემუშავებულ პროგრამულ უზრუნველყოფაში, რომელსაც „MineOS“ ეწოდება. ეს საშუალებას მისცემს სისტემას, ავტონომიურად მართოს სატვირთოების დისპეტჩერიზაცია და მათი მარშრუტების კოორდინაცია ადამიანის ჩარევის გარეშე.

სამთო მოპოვების მოდერნიზაციის ხედვა

ეს ნაბიჯი კოლდუელის უფრო ფართო ხედვის ნაწილია, რომელიც სამთო მოპოვების მოდერნიზაციას ისახავს მიზნად. მისი ხედვა მოიცავს მრავალ ოპერაციულ სისტემას, რომლებიც იყენებენ განმამტკიცებელ სწავლებას (reinforcement learning) მთელი მაღაროს მასშტაბით ოპერაციების ავტომატიზაციისა და კოორდინაციისთვის.

„დასავლური სამთო-მოპოვებითი გიგანტები ზუსტად ისე გამოიყურებიან, როგორც Ford და GM გამოიყურებოდნენ Tesla-მდე. ისინი ჰგვანან NASA-ს SpaceX-მდე ან დიდ თავდაცვით კომპანიებს Anduril-მდე,“ — აღნიშნა კოლდუელმა.

მისი თქმით, ტექნოლოგიების დანერგვის ტემპს ამ სფეროში ფუნდამენტურად განსაზღვრავენ ოპერაციული გუნდები, რომლებსაც მუშაობის სტილის შეცვლის სტიმული არ აქვთ. თუ ისინი ახერხებენ ძირითადი მაჩვენებლების (KPI) შესრულებას ძველი მეთოდებით — ცხრილებით, რაციებითა და ქაღალდის ანგარიშგებით — მათთვის ეს სავსებით საკმარისია.

გამოწვევები და პროგრამული გადაწყვეტა

კოლდუელის აზრით, ასეთი მიდგომა ზღუდავს მაღაროს წარმადობას და ხელიდან უშვებს აშკარა ეფექტიანობას. გარდა ამისა, ის მიიჩნევს, რომ პრობლემა ეგზისტენციალურია: ვინაიდან დასავლური სამთო კომპანიები ბევრ ახალ ინფრასტრუქტურას არ აშენებენ, სფერო ვეღარ იზიდავს ნიჭიერ კადრებს, რის გამოც სამუშაო ძალა მცირდება. შესაბამისად, მაღაროებს მოუწევთ ნაკლები რესურსით მეტის გაკეთება.

Mariana-ს პროგრამულ უზრუნველყოფაზე ორიენტირებული მიდგომა სწორედ ამ პრობლემის გადაჭრაა. თუ ეს მოდელი წარმატებული აღმოჩნდება, მან შესაძლოა სხვა მაღაროებსაც მოუტანოს სარგებელი. კოლდუელი არ გამორიცხავს Mariana-ს საკოორდინაციო პროგრამული უზრუნველყოფის გაყიდვას მას შემდეგ, რაც ის პრაქტიკაში გამოიცდება, თუმცა თავდაპირველად მისი პრიორიტეტი სხვაა.

• ბიზნესის ბირთვი: კომპანიის მთავარი საქმიანობა ლითონის გაყიდვა უნდა იყოს.
• ვერტიკალური ინტეგრაცია: კოლდუელი მიიჩნევს, რომ მხოლოდ პროგრამული უზრუნველყოფის გაყიდვის ნაცვლად, კომპანია თავად უნდა მართავდეს წარმოების პროცესს.
• SpaceX-ის მაგალითი: მისი თქმით, SpaceX არ იქნებოდა ასეთი დიდი კომპანია, მხოლოდ რაკეტების დაშვების პროგრამულ უზრუნველყოფას რომ ყიდდა NASA-სთვის.

მონაცემები და ხელოვნური ინტელექტი

მაღაროს ფლობა და მართვა გადამწყვეტია განმამტკიცებელი სწავლების ციკლისთვის. ეს არა მხოლოდ უკეთესი კონტროლისა და მაღალი სიზუსტის მონაცემების მიღების საშუალებას იძლევა, არამედ საბოლოოდ დაეხმარება ისეთი გადაწყვეტილებების მიღებაში, რომელთა დანახვაც ადამიანებისთვის ამჟამად რთულია.

კოლდუელმა ეს პროცესი AlphaGo-ს შეადარა — DeepMind-ის მიერ ათი წლის წინ შექმნილ პროგრამას, რომელმაც ჭადრაკის თამაშისას ისეთი სვლების გაკეთება დაიწყო, რომლებიც ადამიანებს მანამდე არც კი განუხილავთ.

მიუხედავად ავტომატიზაციაზე აქცენტისა, კოლდუელი აცხადებს, რომ მისი მიზანი სამთო ოპერაციებიდან ადამიანების სრული ჩანაცვლება არ არის. პირიქით, ის ფიქრობს, რომ Mariana ხელს შეუწყობს ნიჭიერი კადრების მოზიდვას. მისი თქმით, ავტომატიზაცია და ავტონომიურობა უფრო მეტ სამუშაო ადგილს შექმნის, რადგან მეტი მაღარო შეძლებს ფუნქციონირებას შეზღუდული სამუშაო ძალის პირობებშიც კი.