Conoce los robots entrenados para construir granjas solares más rápido que cualquier equipo humano
Una startup llamada Gritt afirma que sus máquinas controladas por IA pueden ayudar a un equipo de ocho personas a instalar cuatro veces más paneles solares en un día. Acaba de recaudar 34 millones de dólares para probarlo.
Puntos clave
- Gritt, una startup de robótica fundada por dos ingenieros de la Universidad Carnegie Mellon, salió del sigilo el martes con una ronda de financiación Serie A de 26 millones de dólares.
- La financiación total asciende ahora a 34 millones de dólares, con Obvious Ventures liderando la última ronda junto a Union Square Ventures e Active Impact Investment.
- Un equipo típico de ocho personas instala alrededor de 800 paneles solares por día; trabajando junto con los sistemas de Gritt, el mismo equipo puede instalar entre 3.000 y 4.000 paneles por día.
- Gritt está contratada para ayudar a instalar 2,8 gigavatios de capacidad solar, suficiente para alimentar cientos de miles de hogares, durante los próximos 18 meses.
- Tres de las diez principales empresas de construcción de energía de Estados Unidos ya son clientes de Gritt.
Los paneles solares se están instalando en todas partes. Los gobiernos y las compañías de energía compiten por construir nuevas granjas solares, y la demanda de trabajadores especializados en instalación supera ampliamente la oferta de personas dispuestas o capaces de hacer el trabajo.
Gritt cree que los robots pueden llenar ese vacío.
La startup, cofundada por el CEO Puneet Puri y el CTO Vishal Dugar, ambos formados en la Universidad Carnegie Mellon, construye sistemas controlados por IA que se encargan de las partes más sucias y físicamente exigentes de una instalación solar. Por ahora, eso significa una tarea principal: recoger paneles de vidrio grandes y pesados, transportarlos a través de terreno irregular y posicionarlos en marcos de metal con una precisión de submilímetro para que los trabajadores humanos puedan atornillarlos.
He aquí por qué es importante. Los paneles solares pesan alrededor de 45 kilogramos (aproximadamente 100 libras) cada uno. Los trabajadores los elevan sobre sus cabezas, repetidamente, todo el día. Las lesiones son comunes. Además, llevar equipos a sitios remotos, donde se construyen muchas grandes granjas solares, es genuinamente difícil. Un cliente de Gritt, hablando con TechCrunch AI pero sin querer ser identificado públicamente, dijo que el sistema debería hacer que los sitios remotos sean más viables y reducir el número de lesiones en sus trabajos.
Gritt no construye sus propios robots físicos desde cero. En su lugar utiliza hardware de disponibilidad comercial, máquinas alquiladas como cargadores de dirección con ruedas y brazos robóticos fabricados por empresas como Kawasaki, y las controla con su propio software de IA. Ese software es el producto. Piénsalo como un conductor experimentado que puede tomar el volante de casi cualquier coche, en lugar de un fabricante de automóviles que construye un vehículo y espera que funcione en cualquier carretera.
¿Esto deja sin trabajo a los trabajadores de la construcción?
No en el corto plazo, y probablemente no de la manera que podrías temer. El sistema funciona junto a los equipos existentes, no en lugar de ellos. Los trabajadores siguen asegurando los paneles; los robots se encargan del transporte y posicionamiento. El salto de productividad, de 800 paneles al día a 3.000 a 4.000, significa que se pueden construir más sitios con el mismo número de personas en lugar de reemplazar a las personas que ya están allí.
La empresa tiene dos sistemas operando en el terreno en este momento. Quiere 48 desplegados en seis meses. Competidores como Luminous Robotics, Cosmic y Trinabot de China están construyendo máquinas similares, pero esas empresas están desarrollando su propio hardware. La apuesta de Gritt es que enfocarse únicamente en software y alquilar equipos existentes le permitirá crecer más rápido y a menor costo.
A largo plazo, Gritt quiere que sus sistemas aseguren paneles, perforen postes, construyan los bastidores en los que se sientan los paneles, y eventualmente asuman otras tareas de construcción pesada como atar barras de acero de refuerzo antes de que se vierta concreto. Entrenar el sistema para apilar bloques de hormigón llevó semanas; usando el mismo software, entrenarla para manejar acero de refuerzo llevó solo un día. Esa es la parte que los fundadores dicen que los nuevos modelos de IA hicieron posible.
