Бывшие инженеры SpaceX создали Sift — ПО для управления данными на производстве

Лозунг «атомы, а не биты!», отражающий растущую одержимость Кремниевой долины физическим производством в ущерб цифровым продуктам, достиг апогея на прошлой неделе с новостью о том, что Джефф Безос собирает фонд в 100 миллиардов долларов (~8 трлн рублей) для консолидации и автоматизации фабрик.

Однако автоматизация заводов — это не только вопрос железа. Она всё больше зависит от сложного программного обеспечения и инструментов ИИ, и этот сдвиг меняет компании, создающие инфраструктуру для мира физического производства.

Картик Голлапуди, генеральный директор компании Sift из Эль-Сегундо (Калифорния), чьи инструменты поддерживают проектирование и производство сложных машин, таких как космические корабли и автомобили, чувствует, как почва уходит из-под ног. По его словам, эти изменения переориентировали его компанию за последние полгода.

Голлапуди и его сооснователь, технический директор Остин Шпигель, основали компанию в 2022 году после работы над программными инструментами в SpaceX, которые управляли огромным объёмом телеметрических данных — информации о производительности в реальном времени, поступающей с датчиков физических компонентов — во время испытаний, производства и запуска.

Большинство компаний, создающих передовые машины, используют готовые инструменты для баз данных или собственные скрипты на Python, но Sift увидела возможность предоставить компаниям инструмент высшего класса. Клиенты варьируются от United Launch Alliance, крупного американского производителя ракет, и других оборонных подрядчиков до стартапов в области робототехники и управления энергосетями.

Однако, как отмечает Голлапуди, появление инструментов ИИ для анализа данных вынудило изменить бизнес-подход. Те виды кастомизированных рабочих процессов, которые раньше были визитной карточкой компании, стали стандартом в мире моделей ИИ и глубокого обучения. Зато способность компании управлять инфраструктурой данных внезапно стала гораздо более ценной.

«Наше долгосрочное видение того, как это будет развиваться в течение пяти лет, на самом деле реализуется в этом году», — заявил Голлапуди TechCrunch.

Это означает управление интенсивным потоком данных от современных программно-насыщенных машин. Некоторые транспортные средства, с которыми работает компания, имеют более 1,5 миллиона датчиков, одновременно передающих данные в различных форматах и временных масштабах.

Организация и хранение этих данных для приложений ИИ — цель компании.

«Значительная часть ценности заключается в том, чтобы сделать эти данные доступными для машинного чтения», — сказал Голлапуди.

Джефф Декстер, вице-президент по программному обеспечению спутниковой компании Astranis, использующей Sift для управления испытаниями, производством и эксплуатацией, заявил, что хорошая инфраструктура данных важна для таких компаний, как его, которые могут проводить 10 миллионов автоматизированных программных тестов в день.

«Неизбежно наступает момент, когда нам просто для хранения данных обходится в миллионы долларов в месяц», — сказал Декстер. — «Это действительно вопрос: хорошо ли потрачен этот миллион? С такими технологиями, как Sift, я не беспокоюсь о том, сколько там данных».

Голлапуди сообщил TechCrunch, что Sift привлекла 42 миллиона долларов (~3,4 млрд рублей) в рамках раунда финансирования Series B в 2025 году при оценке после инвестиций в 274 миллиона долларов (~22 млрд рублей). Раунд возглавила StepStone при участии GV (венчурного подразделения Google), Riot Ventures, Fika Ventures и CIV.

ИИ: Интересно наблюдать, как опыт, полученный в одной из самых технологически продвинутых компаний мира — SpaceX, находит применение в более «приземлённых» отраслях. Фокус на управлении данными для ИИ выглядит крайне своевременным, учитывая текущий бум промышленной автоматизации. Успех Sift может стать показательным примером того, как космические технологии спускаются на землю, чтобы революционизировать традиционное производство.