Rencontrez les robots formés pour construire des fermes solaires plus vite que n'importe quelle équipe humaine

Points clés

• Gritt, une startup de robotique fondée par deux ingénieurs de l'Université Carnegie Mellon, a quitté le mode discrétion mardi avec un tour de financement de série A de 26 millions de dollars.
• Le financement total s'élève désormais à 34 millions de dollars, avec Obvious Ventures en tête du dernier tour aux côtés de Union Square Ventures et Active Impact Investment.
• Une équipe typique de huit personnes installe environ 800 panneaux solaires par jour ; en travaillant aux côtés des systèmes de Gritt, la même équipe peut installer 3 000 à 4 000 panneaux par jour.
• Gritt est contractée pour aider à installer 2,8 gigawatts de capacité solaire, suffisant pour alimenter des centaines de milliers de maisons, au cours des 18 prochains mois.
• Trois des dix plus grandes entreprises de construction d'électricité aux États-Unis sont déjà des clients de Gritt.

Des panneaux solaires poussent partout. Les gouvernements et les entreprises énergétiques se font la course pour construire de nouvelles fermes solaires, et la demande de travailleurs d'installation qualifiés dépasse largement l'offre de personnes disposées ou capables de faire le travail.

Gritt pense que les robots peuvent combler cette lacune.

La startup, cofondée par le PDG Puneet Puri et le directeur technique Vishal Dugar, tous deux formés à l'Université Carnegie Mellon, fabrique des systèmes contrôlés par l'IA qui gèrent les parties les plus sales et physiquement exigeantes d'une installation solaire. Pour le moment, cela signifie un travail principal : ramasser de grands panneaux lourds en verre, les transporter sur un terrain accidenté et les positionner sur des cadres métalliques avec une précision au sub-millimètre pour que les travailleurs humains puissent les boulonner en place.

Voici pourquoi c'est important. Les panneaux solaires pèsent environ 45 kilogrammes (environ 100 livres) chacun. Les travailleurs les soulèvent au-dessus de leur tête, à plusieurs reprises, toute la journée. Les blessures sont courantes. Amener les équipes sur des sites éloignés, où la plupart des grandes fermes solaires sont construites, est également vraiment difficile. Un client de Gritt, s'exprimant auprès de TechCrunch AI mais ne souhaitant pas être nommé publiquement, a déclaré que le système devrait rendre les sites éloignés plus praticables et réduire le nombre de blessures sur ses chantiers.

Gritt ne fabrique pas ses propres robots physiques à partir de zéro. Au lieu de cela, elle utilise du matériel standard du marché, des machines louées comme des chargeuses sur chenilles à roues et des bras robotisés fabriqués par des entreprises telles que Kawasaki, et les contrôle avec son propre logiciel d'IA. Ce logiciel est le produit. Pensez-y comme à un conducteur expérimenté qui peut prendre le volant de presque n'importe quelle voiture, plutôt qu'un constructeur automobile qui fabrique un véhicule et espère qu'il s'adapte à chaque route.

Cela met-il les ouvriers de la construction au chômage ?

Pas à court terme, et probablement pas de la façon que vous pourriez le craindre. Le système fonctionne aux côtés des équipes existantes, non à leur place. Les travailleurs fixent toujours les panneaux ; les robots gèrent le transport et le positionnement. Le saut de productivité, de 800 panneaux par jour à 3 000 à 4 000, signifie que plus de sites peuvent être construits avec le même nombre de personnes plutôt que de remplacer les personnes déjà là.

La company a actuellement deux systèmes opérant sur le terrain. Elle souhaite 48 déploiements dans les six prochains mois. Les concurrents, notamment Luminous Robotics, Cosmic et Trinabot en Chine, construisent des machines similaires, mais ces entreprises développent leur propre matériel. Le pari de Gritt est que se concentrer uniquement sur le logiciel et louer l'équipement existant lui permettra de croître plus rapidement et à moindre coût.

À plus long terme, Gritt souhaite que ses systèmes fixent les panneaux, percent les poteaux, construisent les structures sur lesquelles s'assoient les panneaux, et finissent par prendre en charge d'autres tâches de construction lourde comme le liage des barres d'armature avant que le béton ne soit coulé. Il a fallu des semaines pour entraîner le système à empiler des parpaings ; en utilisant le même logiciel, il n'a fallu qu'un jour pour lui apprendre à manipuler les armatures. C'est la partie que les fondateurs disent rendue possible par les nouveaux modèles d'IA.