Физика, а не фантазия: стартап из MIT представил AI-платформу для борьбы с потерями в промышленности на $8 трлн
Основанный выпускниками MIT стартап Foundation EGI объявил о запуске платформы искусственного интеллекта, которая, по заявлениям разработчиков, способна сократить глобальные промышленные потери на $8 трлн. Система Engineering General Intelligence (EGI) нацелена на автоматизацию управления жизненным циклом продукции — от проектирования до выпуска — в отраслях, где до сих пор доминируют ручные процессы и фрагментированные данные. Платформа, уже протестированная несколькими компаниями из списка Fortune 500, базируется на языковой модели, адаптированной для инженерных задач. В отличие от универсальных аналогов вроде ChatGPT, EGI анализирует неструктурированные техзадания, чертежи с пометками «на коленке» и даже устные инструкции, преобразуя их в точные алгоритмы для производственных систем. «Типичные LLM ошибаются в физических расчётах или не понимают контекст, — пояснил генеральный директор Foundation EGI Мок О. — Наша модель обучена на инженерных данных и знает, как провести черту между креативным предложением и технически невозможной идеей». Источник: Foundation EGI Технология стартапа привлекла $7,6 млн посевных инвестиций от фондов E14 Fund, Union Lab Ventures, Samsung Next и Генри Форда III. Часть средств направлена на пилотные проекты, включая сотрудничество с автопроизводителем Inteva Products. «Раньше инженеры тратили 30% времени на поиск актуальных версий чертежей, — рассказал IT-директор компании Деннис Ходжес. — EGI автоматизировала документооборот и выявила 12% избыточных операций в цепочке поставок». Академической основой проекта стали исследования лаборатории профессора MIT Войцеха Матусика, опубликованные в марте 2024 года. Учёный доказал, что адаптированные под инженерию AI-модели на 40% точнее прогнозируют нагрузки в CAD-проектах и на 65% эффективнее предлагают альтернативные материалы при дефиците компонентов. «EGI — это переводчик между языком инженеров и языком машин, — отметил Матусик на недавнем выступлении в MIT. — Платформа не заменяет людей, но позволяет за неделю прорабатывать идеи, которые раньше требовали месяцев». Система интегрируется с популярными CAD-программами (например, SolidWorks), PLM-системами (включая Siemens Teamcenter) и MES-платформами, что упрощает внедрение без перестройки рабочего цикла. Для мелких предприятий доступен облачный сервис с поэтапной оплатой, однако основной фокус — на крупных производителей с многолетним «наследием» в виде разрозненных баз данных и устаревших спецификаций. В Foundation EGI утверждают, что их модель обучается на документации каждого заказчика, а для кастомизации внедрён модуль валидации с участием инженеров-кураторов. До конца 2025 года стартап планирует подключить к платформе 100 компаний в рамках бета-тестирования, а к 2027-му — выйти на уровень обработки 20% глобальных промышленных данных. Если амбиции основателей оправдаются, то это может стать поворотным моментом для отрасли, где до сих пор 73% предприятий полагаются на Excel-таблицы и бумажные журналы.
Основанный выпускниками MIT стартап Foundation EGI объявил о запуске платформы искусственного интеллекта, которая, по заявлениям разработчиков, способна сократить глобальные промышленные потери на $8 трлн. Система Engineering General Intelligence (EGI) нацелена на автоматизацию управления жизненным циклом продукции — от проектирования до выпуска — в отраслях, где до сих пор доминируют ручные процессы и фрагментированные данные.
Платформа, уже протестированная несколькими компаниями из списка Fortune 500, базируется на языковой модели, адаптированной для инженерных задач. В отличие от универсальных аналогов вроде ChatGPT, EGI анализирует неструктурированные техзадания, чертежи с пометками «на коленке» и даже устные инструкции, преобразуя их в точные алгоритмы для производственных систем. «Типичные LLM ошибаются в физических расчётах или не понимают контекст, — пояснил генеральный директор Foundation EGI Мок О. — Наша модель обучена на инженерных данных и знает, как провести черту между креативным предложением и технически невозможной идеей». 
Технология стартапа привлекла $7,6 млн посевных инвестиций от фондов E14 Fund, Union Lab Ventures, Samsung Next и Генри Форда III. Часть средств направлена на пилотные проекты, включая сотрудничество с автопроизводителем Inteva Products. «Раньше инженеры тратили 30% времени на поиск актуальных версий чертежей, — рассказал IT-директор компании Деннис Ходжес. — EGI автоматизировала документооборот и выявила 12% избыточных операций в цепочке поставок».
Академической основой проекта стали исследования лаборатории профессора MIT Войцеха Матусика, опубликованные в марте 2024 года. Учёный доказал, что адаптированные под инженерию AI-модели на 40% точнее прогнозируют нагрузки в CAD-проектах и на 65% эффективнее предлагают альтернативные материалы при дефиците компонентов. «EGI — это переводчик между языком инженеров и языком машин, — отметил Матусик на недавнем выступлении в MIT. — Платформа не заменяет людей, но позволяет за неделю прорабатывать идеи, которые раньше требовали месяцев».
Система интегрируется с популярными CAD-программами (например, SolidWorks), PLM-системами (включая Siemens Teamcenter) и MES-платформами, что упрощает внедрение без перестройки рабочего цикла. Для мелких предприятий доступен облачный сервис с поэтапной оплатой, однако основной фокус — на крупных производителей с многолетним «наследием» в виде разрозненных баз данных и устаревших спецификаций. В Foundation EGI утверждают, что их модель обучается на документации каждого заказчика, а для кастомизации внедрён модуль валидации с участием инженеров-кураторов.
До конца 2025 года стартап планирует подключить к платформе 100 компаний в рамках бета-тестирования, а к 2027-му — выйти на уровень обработки 20% глобальных промышленных данных. Если амбиции основателей оправдаются, то это может стать поворотным моментом для отрасли, где до сих пор 73% предприятий полагаются на Excel-таблицы и бумажные журналы.
