Polski start-up KSM Vision stworzył nowatorską technologię kontroli jakości dla przemysłu farmaceutycznego. Jak dowiedziała się „Rzeczpospolita”, projekt, który pozwala – przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji – skanować 180 tys. tabletek na godzinę i wykrywać niedoskonałości wielkości główki od szpilki, pozyskał właśnie od inwestorów 8,5 mln zł.
AI uczy się w pięć minut
Firma z Warszawy swoje narzędzie oferuje już również w przemyśle drzewnym, kosmetycznym i spożywczym. Ma ono minimalizować ilość odpadów (np. fabryki farmaceutyczne niszczą co dziesiątą tabletkę). W start-upie tłumaczą, że wczesne wykrycie wady pozwala producentowi uniknąć odrzucenia partii i utraty pieniędzy, a klientów chroni przed wadliwymi produktami. Jak zaznacza dr Krzysztof Malowany, prezes KSM Vision, rozwiązanie spółki może integrować technologię AI z dowolnymi liniami produkcyjnymi i maszynami, a systemowi zajmuje pięć minut „nauczenie się” nowego produktu. – Rozwiązaniom bez wbudowanej sieci neuronowej zajmuje to znacznie więcej czasu – dodaje.
– Inwestycja w KSM Vision to strategiczny krok w kierunku wykorzystania głębokiej technologii do zrównoważonej transformacji przemysłowej – podkreśla Jacek Błoński, partner zarządzający Aper Ventures, funduszu, który właśnie zainwestował w to nowatorskie przedsięwzięcie.
Czytaj więcej
Sebastian Siemiątkowski stworzył giganta w świecie finansów, ale jego start-up Klarna próbę podboju amerykańskiego rynku przypłacił potężnymi stratami. Wartość firmy dramatycznie stopniała.
Ale wart odnotowania jest także inny fakt – KSM Vision wywodzi się z Politechniki Warszawskiej. To w murach Instytutu Mikromechaniki i Fotoniki tej uczelni narodził się cały biznesowy koncept. Doktoranci i studenci, uzbrojeni w wiedzę o mierzeniu kształtu, przemieszczeń i deformacji w dużych instalacjach przemysłowych, zaczynali tworzyć rozwiązania, które te skomplikowane procesy uproszczą. Stery przedsięwzięcia objął Krzysztof Malowany, który łączył doktorat o budowie i eksploatacji maszyn z aktywnym udziałem w projektach komercyjnych B+R. U jego boku stanął dr Marcin Malesa (odpowiada za technologię w start-upie) – i to jego umiejętności stały się podstawą dla szybko uczącego się algorytmu.
