Juna.ai 希望利用 AI 代理让工厂更加节能 |TechCrunch

人工智能代理风靡一时，这是由过去几年生成式人工智能和大型语言模型（LLM）热潮推动的趋势。让人们达成一致AI 代理到底是什么是一个挑战，但大多数人认为它们是可以分配任务并做出决策的软件程序——具有不同程度的自主权。

简而言之，人工智能代理超越了单纯的聊天机器人的功能：它们帮助人们完成工作。

现在还为时过早，但是喜欢 Salesforce和谷歌已经大力投资人工智能代理。亚马逊首席执行官安迪·贾西最近暗示未来的 Alexa 会更加“代理”，行动与言语同样重要。

同时，初创公司也在筹集兑现炒作。其中最新的是德国公司朱娜.ai，该公司希望通过自动化复杂的工业流程来帮助工厂提高效率，以“最大限度地提高生产量、提高能源效率并减少总体排放。”

为了实现这一目标，这家总部位于柏林的初创公司今天表示，它已从硅谷风险投资公司的种子轮融资中筹集了 750 万美元凯鹏华盈, 瑞典诺尔斯肯风险投资公司和凯鹏华盈董事长约翰·杜尔。

自学才是出路

Juna.ai 成立于 2023 年，是马蒂亚斯·奥夫·德·莫尔（上图左）和克里斯蒂安·哈登尔格（如上图右）。Der Mauer 此前创立了一家名为 AiSight 的预测性机器维护初创公司，卖给瑞士智能传感器公司Sensirion2021 年，哈登伯格是该公司的前首席技术官欧洲食品配送巨头送货英雄。

Juna.ai 的核心目标是帮助制造设施转变为更智能的自学习系统，从而提供更高的利润，并最终降低碳足迹。该公司专注于钢铁、水泥、造纸、化工、木材和纺织等“重工业”行业，生产流程规模大，原材料消耗量大。

“我们与流程驱动型行业合作，主要涉及消耗大量能源的用例，”der Mauer 告诉 TechCrunch。– 例如，化学反应器需要消耗大量热量来生产某些东西。 –

Juna.ai 的软件与制造商的生产工具集成，例如工业软件艾维瓦或者树液，并查看从机器传感器收集的所有历史数据。这可能涉及温度、压力、速度以及给定输出的所有测量值，例如质量、厚度和颜色。

Juna.ai 利用这些信息帮助公司培训其内部代理，以找出机械的最佳设置，为操作员提供实时数据和指导，以确保一切都以最高效率运行，同时将浪费降至最低。

例如，生产特殊碳的化工厂可能会使用反应器将不同的油混合在一起，然后进行能源密集型燃烧过程。为了最大限度地提高产量并最大限度地减少残留废物，需要优化条件，包括所使用的气体和油的水平以及工艺所采用的温度。Juna.ai 的代理利用历史数据建立理想的设置并考虑实时条件，据称可以告诉操作员他们应该做出哪些改变才能获得最佳输出。

如果 Juna.ai 可以帮助企业微调其生产设备，他们就可以提高产量，同时降低能耗。对于客户的利润和碳足迹来说，这都是双赢的。

Juna.ai 表示，它已经使用开源工具构建了自己的定制人工智能模型，例如TensorFlow和火炬。为了训练其模型，该公司使用强化学习，机器学习 (ML) 的一个子集，涉及模型通过与其环境的交互进行学习 - 它尝试不同的操作，观察发生的情况并进行改进。

“强化学习的有趣之处在于它可以采取行动，”哈登伯格告诉 TechCrunch。– 典型的模型只做预测，或者可能生成一些东西。但他们无法控制。”

Juna.ai 目前所做的大部分工作更像是“副驾驶”，它提供一个屏幕，告诉操作员应该对控件进行哪些调整。然而，许多工业流程都具有令人难以置信的重复性，这就是为什么让系统采取实际行动是有帮助的。例如，冷却系统可能需要不断微调以确保机器保持正确的温度。

工厂已经非常习惯使用自动化系统控制PID和多点控制控制器，所以这也是 Juna.ai 可以做的事情。尽管如此，对于一家刚刚起步的人工智能初创公司来说，推销副驾驶还是比较容易的——目前这还只是初级阶段。

– 从技术上来说，我们现在可以让它自主运行；我们只需要实现连接即可。但最终，这实际上都是为了与客户建立信任，”der Mauer 说。

哈登伯格补充说，这家初创公司平台的好处并不在于节省劳动力，他指出工厂在自动化手动流程方面已经“相当高效”。这一切都是为了优化这些流程以减少代价高昂的浪费。

“与花费 2000 万美元能源的过程相比，移除一个人并没有多大好处，”他说。——所以真正的收益是，我们能从 2000 万美元的能源成本增加到 1800 万美元还是 1700 万美元吗？——

预训练代理

目前，Juna.ai 的一大承诺是利用历史数据为每个客户量身定制人工智能代理。但在未来，该公司计划提供现成的“预先培训”代理，这些代理不需要对新客户的数据进行太多培训。

“如果我们一次又一次地构建模拟，我们就有可能拥有可重复使用的模拟模板，”der Mauer 说道。

例如，如果两家公司使用相同类型的化学反应器，那么就有可能在客户之间转移人工智能代理。一台机器一种型号，这是总的要点。

然而，不可忽视的事实是，由于数据隐私问题，企业一直在犹豫是否要一头扎进蓬勃发展的人工智能革命。这些担忧在 Juna.ai 上并没有消失，但哈登伯格表示，到目前为止这还不是一个主要问题，部分原因是其数据驻留控制，部分原因是它在释放潜在客户方面向客户做出的承诺来自海量数据银行的价值。

“我认为这是一个潜在的问题，但到目前为止，这还不是一个大问题，因为我们将所有数据都留在德国，供德国客户使用，”哈登伯格说。– 他们设置自己的服务器，而我们拥有一流的安全保证。从他们的角度来看，他们拥有所有这些数据，但他们在利用这些数据创造价值方面并没有那么有效；它主要用于警报，或者可能是一些手动分析。但我们的观点是，我们可以利用这些数据做更多事情——建立一个智能工厂，并根据他们拥有的数据成为该工厂的大脑。”

自成立一年多以来，Juna.ai 已经拥有了一些客户，不过 der Mauer 表示他目前还不能透露任何具体名称。不过，它们的总部都位于德国，并且要么在其他地方设有子公司，要么是其他地方公司的子公司。

“我们计划与他们一起成长，这是与客户一起扩展的非常好的方式，”哈登伯格补充道。

凭借银行新增的 750 万美元，Juna.ai 现在拥有充足的资金，可以在目前的 6 名员工基础上进行扩张，并计划加倍加强其技术专长。

“归根结底，它是一家软件公司，而这基本上意味着人，”哈登伯格说。