Під час заснування Mach9 Robotics у 2021 році співзасновник Mach9 Алекс Байковіць мав мету створити кращий, швидший і дешевший візуальний метод перевірки для інженерів-будівельників. Компанія прагнула обійти незручні процедури та модернізувати повільні, застарілі процеси в будівельній галузі США.
Кілька років потому Mach9 Robotics вже випустила цей апаратний комплекс, але цей досвід допоміг Байковіцу зрозуміти: ускладнення полягають не в апаратному забезпеченні.
«Ми бачимо, наскільки складно інженерним організаціям перетворити дані, отримані з цих чудових лазерних сканерів і систем збору зображень, у корисні геодезичні результати», — сказав він у інтерв’ю TechCrunch. Він мав на увазі детальні карти місцевості проекту, які інженери використовують для проектування. «Справжній болісний пункт — це їхній робочий процес», — сказав він, — «та те, як перетворити величезний обсяг даних, які вони можуть збирати, у інформацію, яку люди можуть використовувати для прийняття найкращих рішень щодо проектування та управління активами».
Тоді Байковіць прибрав слово «Robotics» з назви компанії та зосередився на розробці ПЗ для комп’ютерного проектування (CAD), що працює на основі ШІ. Ця ставка виправдала себе: приватна бета-версія програмного забезпечення Mach9 уже зібрала майже 100 клієнтів і до цього моменту була використана в більш ніж 2500 проектах.
Цей імпульс допоміг Mach9 отримати нове фінансування. У середу ця стартап-компанія оголосила про завершення A-раунду фінансування на 34 мільйони доларів США, який спільно лідирують First Round Capital і Bessemer Venture Partners. Участь у інвестуванні також взяли Prudence — ранній фонд з Нью-Йорка, що спеціалізується на інвестиціях у AI-програмне забезпечення для будівництва та нерухомості, — а також венчурна компанія Quiet Capital, яка вже є акціонером.
Mach9 — це одна зі стартапів, які активно працюють над модернізацією процесів «від планування до будівництва» в галузі будівництва та інфраструктури. У серпні інший стартап під назвою CivilGrid зібрав 26 мільйонів доларів для розширення свого так званого «підземного Google Maps». Нарешті, Blueprints AI використовує ШІ для генерації архітектурних креслень, що відповідають нормам та готові до подання на затвердження, за хвилини — і на тижні потрапив до 200 найкращих компаній на змаганні Startup Battlefield в TechCrunch Disrupt.
Байковіць сказав, що Mach9 зосереджується на революції в CAD-програмному забезпеченні, оскільки це один із найповільніших і найбільш трудомістких етапів усього процесу.
«Завершення проекту часто вимагає кілька місяців, а в традиційному, застарілому програмному забезпеченні, створеному такими компаніями, як Autodesk і Bentley Systems, ручна обробка приблизно займає тиждень на милю», — сказав він.
Mach9 зазначає, що його програмне забезпечення автоматизує велику кількість робіт, прискорюючи процеси в 10 разів і значно знижуючи витрати. Це дозволяє клієнтам у сфері зйомки та цивільного будівництва «збільшити виробничі потужності, брати участь у більш різноманітних роботах, більших проектах та розширити застосування даних реального захоплення для прийняття рішень щодо важливої інфраструктури», — сказав Байковіц.
Байковіць сказав, що Mach9 розробила та навчила власну внутрішню AI-модель, щоб досягти сантиметрової точності, необхідної для будівельних та інфраструктурних робіт.
«Цього не можуть зробити чи надати багато готових моделей навіть у будь-якому ступені», — сказав він. «З 2024 року велика частина нашого процесу розробки була спрямована на створення лідерських у галузі моделей, які перетворюють зображення або ці багатомодальні зображення та лазерні скановані набори даних у геометрію рівня картографування, наприклад, контури тротуарів, розмітки доріг та все інше, причому точність повністю відповідає вимогам клієнтів та галузевим стандартам.»
Система AI CAD Mach9 спочатку створює чернетку на основі даних зйомки, а потім інженери її коригують. Байковіць каже, що ця стартап-компанія «надає їм усі інструменти, щоб вони могли малювати, видаляти, змінювати вершини, оцінювати якість моделей, згенерованих ШІ, щоб фактично брати відповідальність за результати на себе, оскільки в цій галузі багато ризиків відповідальності, і потрібні сертифіковані фахівці, які дійсно розуміють, що вони бачать».
Щодо цього фінансування, Байковіць сказав, що компанія розподілить кошти на покращення продукту, найм професіоналів із галузі та розширення «всіх частин нашої організації, щоб впоратися з напрямком, який ринок нам надає».
Поглянувши назад, Байковіць сказав, що вдячний за те, що спочатку вибрав підхід, спрямований на апаратне забезпечення. Це дозволило компанії мати що показати потенційним клієнтам, і саме ці клієнти сказали йому, що їм не потрібні кращі пристрої для збору даних.
«Мені не цікаві дешевші та менш витратні апаратні засоби», — згадав він, як один із віце-президентів колись сказав йому це. Але краще програмне забезпечення може «підвищити ефективність нашої роботи над цими величезними державними проектами з картировання транспортної інфраструктури», — сказав він. Він додав, що такі проекти допомагають зробити такі штати, як Техас, з якими працювала Mach9, «більш безпечними та ефективнішими».