米国時間3月8日、ミシガン大学のあるアナーバーを拠点とするRefraction AIがシードラウンドで420万ドル（約4億6000万円）を調達したと発表した。同社を創業したのはミシガン大学の教員でCTOのMatthew Johnson-Roberson（マシュー・ジョンソン – ロバーソン）氏と同大学教員のRam Vasudevan（ラム・バスデバン）氏で、多くの配達ロボットが引き起こすさまざまな問題を解決しようとしている。同社は2019年のTechCrunch Sessions：Mobility stageに登場した。
同社が自転車をベースに作った初期プロトタイプのREV-1ロボットは、よくあるように歩道を移動するロボットではなく、自転車レーンや車道を走行する設計になっている。このように他とは異なるアプローチをとることで高速移動が可能となり（最速で時速15マイル、約24km）、歩道を移動する際に歩行者をよけるという厄介な問題が減る（代わりに、狭いレーンを自転車と共有するという新たな問題は発生するが）。
Refraction AIは現在、地元のアナーバーで少数のロボットをテストしている。Pillar VCが主導したシードラウンドの資金はR&D、サービス範囲の拡大、顧客の獲得に使われる予定で、食料品店とレストランの配達を扱う。Pillar VC以外にはeLab Ventures、Osage Venture Partners、Trucks Venture Capital、Alumni Ventures Group、Chad Laurans（チャド・ローランズ）氏、Invest Michiganが投資した。
他との違いとしてもう1つ、LiDARではなくカメラを使っている点が挙げられる。技術的なトレードオフはあるが、価格が安くロボットを短期間に増やせる利点がある。制限はあるものの、米国北中西部の気象条件にも左右されにくい。あなたが悪天候の中を歩きたくないならロボットもおそらく歩きたくないでしょう、と同社は言っている。
同社CEOのLuke Schneider（ルーク・シュナイダー）氏は資金調達に関するリリースの中で「我々のプラットフォームは既存のテクノロジーを革新的に用いて、必要なものを必要なときに必要とする人々のいる場所で提供します。企業が支払うコストを削減し、道路の混雑を緩和し、二酸化炭素排出量を減らしながらこれを実現します」と述べている。
今回調達した資金で地元アナーバー以外にも運用を広げる計画だが、どこでテストをするかは発表されていない。
カテゴリー：ロボティクス
タグ：Refraction AI、物流、ロボット配達
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（文：Brian Heater、翻訳：Kaori Koyama）
