Немецкий разработчик робототехники Sereact привлек 110 миллионов долларов инвестиций
Стартап Sereact, специализирующийся на создании программного обеспечения для промышленных роботов, закрыл раунд финансирования серии B, пополнив бюджет на 110 миллионов долларов. Привлеченные средства компания планирует направить на масштабирование бизнеса в США и разработку обновленной интеллектуальной модели.
Детали инвестиционного раунда
Лид-инвестором выступил венчурный фонд Headline, офисы которого расположены в Сан-Франциско и Берлине. В сделке также приняли участие Bullhound Capital, Felix Capital и Daphni. К текущему раунду присоединились и инвесторы, уже вкладывавшие средства в проект ранее: Air Street Capital, Creandum и Point Nine. Общий объем инвестиций в компанию с момента ее основания в 2021 году превысил 140 миллионов долларов. Ранее, в январе прошлого года, стартап привлек 29 миллионов долларов в рамках серии А.
Разработка модели Cortex 2
Основная часть полученных ресурсов будет инвестирована в развитие новой модели искусственного интеллекта под названием Cortex 2. Технология позволяет роботам обучаться различным физическим действиям и самостоятельно выбирать стратегию, обеспечивающую наилучший результат в конкретной задаче.
- ПО от Sereact не привязано к конкретному типу оборудования и подходит для манипуляторов любой конструкции, включая человекоподобных роботов.
- Система обеспечивает высокую точность движений, что критически важно при сборке узлов, где погрешность может составлять менее одного миллиметра.
- Технология позволяет роботу анализировать окружающую среду и принимать решения в режиме реального времени.
Планы по экспансии и текущие достижения
Штаб-квартира компании находится в Штутгарте, штат сотрудников насчитывает около 100 человек. В рамках стратегии расширения присутствия на американском рынке Sereact открывает офис в Бостоне. Новое подразделение займется наймом инженеров и развитием коммерческого направления.
На сегодняшний день решения компании уже используются такими гигантами индустрии, как BMW, Daimler Truck, Bol и Active Ants. Использование реальных данных, получаемых в процессе работы на производствах, позволяет системам Sereact постоянно совершенствоваться, превосходя по эффективности аналоги, обученные преимущественно на виртуальных моделях.
