CyLnr: 신경과학이 산업용 로봇공학을 어떻게 재편하고 있는지
대부분의 공장에서는 모양, 조명 또는 재료의 작은 변화로 인해 전체 생산 라인이 중단될 수 있습니다. 인간은 몇 초 만에 적응합니다. 기계는 그렇지 않습니다. CyLnr은 신경 과학을 사용하여 취약한 규칙 기반 자동화가 아닌 인간의 인식과 유사한 것을 로봇에 제공함으로써 이러한 격차를 줄이기 위해 존재합니다.
이 스타트업이 실제로 무엇을 구축하려고 하는지 살펴보겠습니다.
누구도 해결하지 못한 문제
현대 공장에는 극도로 정밀하게 작동하는 로봇이 가득합니다. 그러나 재료, 조명 조건 또는 물체의 모양을 변경하면 시스템이 중단됩니다. 모든 일정을 다시 조정해야 합니다.
이와 대조적으로 IISc 신경과학 실험실의 영장류는 익숙하지 않은 물체를 보고 몇 초 안에 그 물체와 상호 작용하는 방법을 이해할 수 있습니다. 재활용이 없습니다. 가동 중지 시간이 없습니다. CyLnr은 로봇에게 동일한 지각 능력을 부여하려고 노력하고 있습니다. 기계 자동화와 지능적 인식 사이의 이러한 격차는 산업용 로봇 공학에서 해결되지 않은 가장 큰 문제 중 하나입니다.
CyLnr이 구축하고 있는 것
2019년 Gokul NA와 Nikhil Ramaswamy가 설립한 CyLnr은 단지 명령을 실행하는 것이 아니라 자신이 보고 있는 것을 이해할 수 있는 로봇을 만드는 데 착수했습니다. 핵심 플랫폼인 CyRo는 로봇에 시각적 지능을 제공하여 로봇이 물체를 인식하고 새로운 재료에 적응하며 지속적으로 재프로그래밍하지 않고도 작업할 수 있도록 합니다.
장기적인 비전은 유니버설 팩토리(Universal Factory)라고 불리는 것입니다. 즉, 멈추지 않고 무한한 변형을 처리할 수 있는 로봇 시스템입니다. 2024년 11월까지 CyLnr은 Rs 830 crore의 시리즈 A 라운드를 유치하고 방갈로르와 스위스에 센터를 건설했으며 하루에 하나의 로봇 시스템을 제조할 수 있도록 규모를 확장했습니다.
신경과학이 해자인 이유
대부분의 로봇공학 회사는 더 나은 카메라와 더 나은 소프트웨어에 중점을 둡니다. CyLnr이 자세히 설명했습니다. 그들은 IISc의 신경과학 센터 및 비전 연구소와 협력하여 영장류의 뇌가 모양, 질감 및 움직임을 처리하는 방법을 연구했습니다. CyLnr은 각 물체에 대한 규칙을 작성하는 대신 생물학적 인식 모델을 로봇이 보는 것을 해석할 수 있는 알고리즘으로 변환합니다.
이는 지침을 따르는 것에서 결정을 내리는 것으로 자동화를 변경합니다. 이 접근 방식은 강력한 해자를 만듭니다. 엔지니어를 더 고용한다고 해서 따라할 수는 없습니다. 이를 위해서는 수년간의 신경과학 연구, 기관 파트너십 및 지속적인 생물학적 학습이 필요합니다.
규모에 맞게 구축된 비즈니스 모델
CyLnr은 봇만 판매하는 것이 아닙니다. 지능을 판매하십시오.
전통적인 로봇 회사는 값비싼 기계를 한 번 판매했습니다. CyLnr은 시각적 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 하드웨어 위에 반복되는 소프트웨어 구독을 번들로 제공합니다. 또한 각 로봇은 데이터를 시스템에 다시 공급하여 시간이 지남에 따라 전체 네트워크를 더욱 스마트하게 만듭니다.
이 서비스형 로봇 모델은 예측 가능한 반복 수익, 강력한 고객 고정 및 제조보다는 SaaS에 가까운 마진을 창출합니다.
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타이밍이 왜 맞는 걸까요?
인도 로봇 시장은 제조업이 확대되고 인건비가 상승하면서 빠르게 성장하고 있다. 동시에 비전 기반 자동화가 전 세계적으로 주류가 되고 있으며, 인도의 심층적인 기술 자금이 다시 한번 하드웨어 및 IP 중심 기업으로 유입되고 있습니다. CyLnr은 정책 지원, 시장 수요 및 자본이 조정되어 이러한 추세의 교차점에 정확히 위치합니다.
더 큰 비전
CyLnr은 심층 과학이 실제 산업을 만났을 때 어떤 일이 일어나는지 보여줍니다. 신경과학과 로봇공학은 경쟁업체가 쉽게 복제할 수 없는 것을 만들어냅니다. 그들은 단지 더 나은 로봇을 만드는 것이 아닙니다. 그들은 적응형 제조를 위한 운영 체제를 구축하고 있습니다.
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