KI-Agenten liegen voll im Trend, ein Trend, der durch den Boom der generativen KI und der Large Language Modeling (LLM) in den letzten Jahren vorangetrieben wurde. Bringen Sie die Leute dazu, zuzustimmen Was genau sind KI-Agenten? Es ist eine Herausforderung, aber die meisten sagen, es handele sich um Softwareprogramme, denen Aufgaben zugewiesen und Entscheidungen getroffen werden können – mit unterschiedlichem Grad an Autonomie.
Kurz gesagt, KI-Agenten gehen über das hinaus, was ein einfacher Chatbot leisten kann: Sie helfen Menschen, Dinge zu erledigen.
Es ist noch früh, aber das mag Salesforce und Google sind es bereits viel in KI-Agenten investieren. Amazon-Chef Andy Jassy kürzlich vorgeschlagen in einer „Agenten“-Alexa der Zukunft, bei der es sowohl um Taten als auch um Worte geht.
Zusammen, Startups nehmen ebenfalls zu Diskontieren Sie den Hype. Das jüngste davon ist das deutsche Unternehmen Juna.aiZiel ist es, Fabriken dabei zu helfen, durch die Automatisierung komplexer Industrieprozesse effizienter zu arbeiten, um „die Produktionsausbeute zu maximieren, die Energieeffizienz zu steigern und globale Emissionen zu reduzieren“.
Und um dies zu erreichen, gab das Berliner Startup heute bekannt, dass es in einer Seed-Runde 7,5 Millionen US-Dollar von einer Risikokapitalgesellschaft aus dem Silicon Valley eingesammelt hat. Kleiner Perkinsmit Sitz in Schweden Nordlichter VCund Präsident von Kleiner Perkins John Doer.
Selbstlernen ist der Weg
Juna.ai wurde 2023 gegründet und ist das Werk von Matias an der Wand (Foto oben, links) und Christian Hardenberg (Foto oben, rechts). Der Mauer gründete zuvor ein Startup für vorausschauende Maschinenwartung namens AiSight und verkaufte es an das Schweizer Smart-Sensor-Unternehmen Sensirion im Jahr 2021, während Hardernberg der ehemalige Chief Technology Officer von war Europäischer Lebensmittellieferriese Lieferheld.
Im Wesentlichen möchte Juna.ai dabei helfen, Produktionsanlagen in intelligentere, selbstlernende Systeme umzuwandeln, die bessere Margen und letztendlich einen kleineren CO2-Fußabdruck liefern können. Das Unternehmen konzentriert sich auf sogenannte „Schwerindustrien“ – Industrien wie Stahl, Zement, Papier, Chemie, Holz und Textilien mit groß angelegten Produktionsprozessen, die viele Rohstoffe verbrauchen.
„Wir arbeiten mit sehr prozessorientierten Branchen und dabei handelt es sich hauptsächlich um energieintensive Anwendungsfälle“, sagte der Mauer gegenüber TechCrunch. „Also zum Beispiel chemische Reaktoren, die viel Wärme verbrauchen, um etwas zu produzieren.“
Die Software von Juna.ai lässt sich in die Produktionstools der Hersteller integrieren, beispielsweise in die Industriesoftware von Ich hatte oder SAFTund analysiert alle historischen Daten, die von Maschinensensoren erhalten werden. Dies kann Temperatur, Druck, Geschwindigkeit und alle Messungen einer bestimmten Ausgabe wie Qualität, Dicke und Farbe umfassen.
Anhand dieser Informationen hilft Juna.ai Unternehmen dabei, ihre internen Agenten darin zu schulen, die optimalen Einstellungen für Maschinen zu ermitteln, und stellt den Bedienern Echtzeitdaten und Anleitungen zur Verfügung, um sicherzustellen, dass alles mit maximaler Effizienz und minimalem Abfall läuft.
Beispielsweise könnte eine Chemiefabrik, die eine spezielle Art von Kohlenstoff produziert, einen Reaktor nutzen, um verschiedene Öle zu mischen und sie einem energieintensiven Verbrennungsprozess zu unterziehen. Um die Produktion zu maximieren und den Restabfall zu minimieren, müssen die Bedingungen optimal sein, einschließlich der Menge der verwendeten Gase und Öle sowie der auf den Prozess angewendeten Temperatur. Mithilfe historischer Daten zur Ermittlung optimaler Einstellungen und unter Berücksichtigung von Echtzeitbedingungen sollen Juna.ai-Agenten dem Bediener mitteilen, welche Änderungen er vornehmen sollte, um das beste Ergebnis zu erzielen.
Wenn Juna.ai Unternehmen dabei helfen kann, ihre Produktionsanlagen anzupassen, können sie ihren Ertrag steigern und gleichzeitig den Energieverbrauch senken. Es ist eine Win-Win-Situation sowohl für das Endergebnis des Kunden als auch für seinen CO2-Fußabdruck.
Juna.ai behauptet, es habe seine eigenen benutzerdefinierten KI-Modelle erstellt und dabei Open-Source-Tools wie verwendet TensorFlow Und PyTorch. Und um seine Modelle zu trainieren, nutzt Juna.ai Verstärkungslerneneine Teilmenge des maschinellen Lernens (ML), bei der ein Modell durch seine Interaktionen mit seiner Umgebung lernt – es probiert verschiedene Aktionen aus, beobachtet, was passiert, und verbessert sich.
„Das Interessante am Reinforcement Learning ist, dass es etwas ist, das Maßnahmen ergreifen kann“, sagte Hardenberg gegenüber TechCrunch. „Typische Modelle machen lediglich Vorhersagen oder generieren möglicherweise etwas. Aber sie können es nicht kontrollieren.“
Vieles, was Juna.ai heutzutage tut, ähnelt eher einem „Copiloten“ – es zeigt einen Bildschirm an, der dem Bediener sagt, welche Anpassungen er an den Steuerungen vornehmen sollte. Allerdings sind viele industrielle Prozesse unglaublich repetitiv, daher ist es sinnvoll, einem System die Durchführung realer Aktionen zu ermöglichen. Beispielsweise kann ein Kühlsystem ständige Anpassungen erfordern, um sicherzustellen, dass die Maschine die richtige Temperatur beibehält.
Fabriken sind bereits daran gewöhnt, Systemsteuerungen zu automatisieren PID Und MPC Controller, das ist also etwas, was Juna.ai auch tun könnte. Dennoch ist es für ein junges KI-Startup einfacher, einen Copiloten zu verkaufen – das sind vorerst nur kleine Schritte.
„Es ist jetzt technisch möglich, es autonom laufen zu lassen; wir müssten nur die Verbindung implementieren. Aber am Ende kommt es darauf an, das Vertrauen der Kunden aufzubauen“, sagte der Mauer.
Hardenberg fügte hinzu, dass der Vorteil der Startup-Plattform nicht in der Arbeitsersparnis liege, und wies darauf hin, dass Fabriken hinsichtlich der Automatisierung manueller Prozesse bereits „ziemlich effizient“ seien. Es geht darum, diese Prozesse zu optimieren, um kostspieligen Abfall zu reduzieren.
„Im Vergleich zu einem Prozess, der 20 Millionen US-Dollar an Energie kostet, bringt die Entfernung einer Person nicht viel“, sagte er. „Der eigentliche Gewinn ist also: Können wir von 20 Millionen US-Dollar an Energie auf 18 oder 17 Millionen US-Dollar steigen?“
Vorgeschulte Agenten
Das große Versprechen von Juna.ai ist vorerst ein KI-Agent, der anhand seiner historischen Daten an jeden Kunden angepasst wird. In Zukunft plant das Unternehmen jedoch, einsatzbereite „vorgeschulte“ Agenten anzubieten, die nicht viel Schulung für die Daten eines neuen Kunden benötigen.
„Wenn wir Simulationen immer wieder erstellen, kommen wir an einen Punkt, an dem wir möglicherweise Simulationsmodelle haben, die wiederverwendet werden können“, sagte der Mauer.
Wenn also beispielsweise zwei Unternehmen denselben chemischen Reaktortyp verwenden, ist es möglicherweise möglich, KI-Agenten zwischen Kunden zu übertragen. Ein Modell für eine Maschine ist die allgemeine Essenz.
Man kann jedoch nicht die Tatsache ignorieren, dass Unternehmen aufgrund von Datenschutzbedenken zögerten, sich kopfüber in die wachsende KI-Revolution zu stürzen. Diese Bedenken gehen bei Juna.ai verloren, aber Hardenberg sagte, es sei bisher kein großes Problem gewesen, teils wegen der Datenresidenzkontrollen und teils wegen des Versprechens, das es seinen Kunden bietet, latenten Wert von großen Banken freizusetzen . von Daten.
„Ich sah darin ein potenzielles Problem, aber bisher war es kein so großes Problem, weil wir alle Daten für unsere deutschen Kunden in Deutschland belassen“, sagte Hardenberg. „Sie richten ihren eigenen Server ein und wir haben erstklassige Sicherheitsgarantien. Im Gegenzug verfügen sie zwar über all diese Daten, konnten daraus jedoch keinen so effektiven Mehrwert schaffen. Es wurde hauptsächlich für Warnungen oder möglicherweise für manuelle Analysen verwendet. Aber wir sind der Ansicht, dass wir mit diesen Daten noch viel mehr erreichen können – eine intelligente Fabrik aufbauen und basierend auf den Daten, die wir haben, zum Gehirn dieser Fabrik werden.“
Etwas mehr als ein Jahr nach der Gründung hat Juna.ai bereits einige Kunden, obwohl der Mauer sagte, es sei ihm noch nicht gestattet, konkrete Namen preiszugeben. Sie haben jedoch alle ihren Sitz in Deutschland und alle haben Niederlassungen im Ausland oder sind Tochtergesellschaften von Unternehmen mit Sitz im Ausland.
„Wir planen, mit ihnen zu wachsen – das ist eine großartige Möglichkeit, mit ihren Kunden zu expandieren“, fügte Hardenberg hinzu.
Mit den neuen 7,5 Millionen US-Dollar auf der Bank ist Juna.ai nun gut finanziert, um über die derzeitige Mitarbeiterzahl von sechs Mitarbeitern hinaus zu expandieren und plant, sein technisches Fachwissen zu verdoppeln.
„Letztendlich ist es ein Softwareunternehmen und das bedeutet im Wesentlichen Menschen“, sagte Hardenberg.
