Blog

  • # Adobe’dan Yapay Zeka Eğitiminde Kullanılan Görseller İçin “robots.txt” Tarzı Bir İşaretleyici Girişimi

    ## Adobe’dan Yapay Zeka Eğitiminde Kullanılan Görseller İçin “robots.txt” Tarzı Bir İşaretleyici Girişimi

    Adobe, yapay zeka (AI) modellerinin eğitiminde kullanılan görseller üzerinde içerik oluşturuculara daha fazla kontrol sağlama amacıyla yeni bir araç geliştirdi. Bu araç, tıpkı web sitelerinin arama motoru botlarına hangi sayfaları taramamaları gerektiğini bildiren “robots.txt” dosyasına benzer bir mantıkla çalışıyor.

    **İçerik Kimlik Bilgileri ve Yeni Web Aracı**

    Adobe, içerik kimlik bilgileri (content credentials) aracına eklediği bu yeni özellikle, görsellerin meta verilerine sahiplik ve orijinallik bilgilerinin eklenmesini sağlıyor. Bu, İçerik Kökeni ve Otantikliği için Koalisyonu (C2PA) standardının bir uygulaması olarak karşımıza çıkıyor. C2PA, içeriğin gerçekliğini doğrulayan bir standart olarak biliniyor.

    Şirket, “Adobe Content Authenticity App” adını verdiği yeni bir web aracıyla, kullanıcıların adlarını, sosyal medya hesaplarını ve diğer kimlik bilgilerini görsellerine eklemesine olanak tanıyor. Bu araç sayesinde kullanıcılar, aynı anda 50 adede kadar JPG veya PNG dosyasına kimlik bilgilerini uygulayabiliyor.

    **LinkedIn İş Birliği ile Doğrulama**

    Adobe, Microsoft’un sahip olduğu LinkedIn platformunun doğrulama programından yararlanarak kimlik bilgilerinin doğruluğunu artırmayı hedefliyor. Bu iş birliği sayesinde, bir görsele kimlik bilgilerini ekleyen kişinin LinkedIn’de doğrulanmış bir isme sahip olduğunu kanıtlamak mümkün hale geliyor.

    **Yapay Zeka Eğitimine Katılımı Engelleme İşareti**

    Yeni araç, kullanıcılara görsellerinin yapay zeka modeli eğitiminde kullanılmaması için bir işaretleme seçeneği de sunuyor. Ancak, Adobe henüz bu standardı benimsemesi için herhangi bir yapay zeka modeli geliştiricisiyle anlaşma imzalamadı. Şirket, önde gelen yapay zeka şirketlerini bu standardı kullanmaya ve saygı duymaya ikna etmek için görüşmelerin sürdüğünü belirtiyor.

    **Meta ile Yaşanan Etiketleme Sorunu**

    Geçtiğimiz yıl Meta’nın platformunda otomatik etiketleme özelliğini kullanıma sunması, fotoğrafçıların düzenlenmiş görsellerinin “AI ile Yapıldı” etiketiyle işaretlenmesine neden olmuştu. Bu durum, Meta ve Adobe’nin C2PA yönlendirme komitesinde yer almasına rağmen, farklı platformlarda uygulamanın farklılık gösterebileceğini ortaya koymuştu.

    **”İçerik Oluşturucular Kontrol İstiyor”**

    Adobe İçerik Orijinalliği Girişimi Kıdemli Direktörü Andy Parson, şirketin bu yeni aracı içerik oluşturucularla birlikte geliştirdiğini ve telif hakları ile yapay zeka eğitim verilerine ilişkin düzenlemelerin dünya genelinde farklılık göstermesi nedeniyle, içerik oluşturuculara yapay zeka platformları konusundaki niyetlerini belirtmeleri için bir yol sunmak istediklerini ifade ediyor.

    **Chrome Uzantısı ile Kimlik Doğrulama**

    Adobe ayrıca, kullanıcıların içerik kimlik bilgilerine sahip görselleri tespit etmelerine yardımcı olacak bir Chrome uzantısı da yayınlıyor. Bu uzantı, Instagram gibi standardı yerel olarak desteklemeyen platformlarda bile görsellerin kimlik bilgilerini kontrol etmeyi mümkün kılıyor.

    **”Sanatın Tanımına Karışmıyoruz”**

    Yapay zeka ve sanat arasındaki tartışmaların yoğunlaştığı bir dönemde, Adobe, C2PA’nın sanatın tanımına karışmadığını ancak içerik kimlik bilgilerinin sahipliği belirlemede önemli bir işaretleyici olabileceğine inanıyor.

    Adobe’nin bu yeni aracı şu an için görsellerle sınırlı olsa da, şirket gelecekte video ve ses dosyaları için de destek eklemeyi planlıyor. Bu girişim, içerik oluşturucuların yapay zeka eğitiminde kullanılan eserleri üzerindeki haklarını koruma yolunda atılmış önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Ancak, bu girişimin başarılı olması, yapay zeka şirketlerinin bu standardı benimsemesine ve saygı duymasına bağlı olacak.

  • # Adobe Aims to Give Creators Control Over Image Use in AI Training with “Robots.txt” Style Indicator

    ## Adobe Aims to Give Creators Control Over Image Use in AI Training with “Robots.txt” Style Indicator

    Adobe is taking steps to empower creators in the age of AI with a new tool designed to control how their images are used in the training of artificial intelligence models. Drawing inspiration from the familiar `robots.txt` file used by websites to manage crawler access, Adobe is introducing a similar indicator for images, integrated into their content credentials system.

    The core idea is to give artists and photographers more say over whether their work contributes to the vast datasets used to train AI. This initiative comes at a time when concerns about copyright, attribution, and the ethical use of creative content in AI training are increasingly prominent.

    The challenge, however, lies in convincing AI companies to respect this new standard. As the article points out, AI crawlers have a history of ignoring the `robots.txt` protocol, raising questions about the enforceability of Adobe’s approach.

    Content credentials, the foundation of this new tool, are essentially metadata embedded within a media file to verify its authenticity and ownership. Adobe is leveraging the Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), a broader industry standard, to implement these credentials.

    The company is releasing a new web application, the Adobe Content Authenticity App, which allows creators to attach these credentials to their image files, regardless of whether the images were created or edited using Adobe software. This app supports batch processing, allowing users to apply credentials to up to 50 JPG or PNG files at once. Critically, the app also includes a checkbox that signals to AI companies that the creator *does not* want the image used for training AI models.

    To further enhance the credibility of these credentials, Adobe is partnering with LinkedIn, leveraging the platform’s verification program. This integration allows creators to verify their identity and link their credentials to a confirmed name on LinkedIn. Support for linking Instagram and X (formerly Twitter) profiles is also included, although without direct platform verification.

    While the technical infrastructure is being built, the ultimate success of Adobe’s initiative hinges on widespread adoption by AI developers. Currently, Adobe is engaged in discussions with leading AI model creators, urging them to integrate and respect the new standard.

    “Content creators want a simple way to indicate that they don’t want their content to be used for gen AI training,” Andy Parson, Senior Director of the Content Authenticity Initiative at Adobe, told TechCrunch. “We have heard from small creators and agencies that they want more control over their creations [in terms of AI training on their content].”

    Adding to their suite of tools, Adobe is also releasing a Chrome extension that allows users to easily identify images with embedded content credentials while browsing the web. This extension displays a “CR” symbol on images that possess the credentials, even on platforms that don’t natively support the standard.

    The road ahead presents challenges, as evidenced by past controversies. For example, Meta’s labeling of images as “Made with AI” sparked backlash from photographers whose heavily edited images were incorrectly tagged. This incident underscored the complexities of implementing content authentication across different platforms.

    Looking ahead, Adobe plans to extend its content credential system to support video and audio files, further solidifying its commitment to empowering creators in the age of AI. The success of this initiative will depend on collaboration and a shared understanding between creators and AI developers, paving the way for a more transparent and ethical ecosystem.

  • # Adobe, Yeni Firefly Görüntü Üretim Modellerini ve Yenilenen Web Uygulamasını Tanıttı

    ## Adobe, Yeni Firefly Görüntü Üretim Modellerini ve Yenilenen Web Uygulamasını Tanıttı

    Adobe, yapay zeka destekli görüntü oluşturma yeteneklerini bir adım öteye taşıyor. Şirket, Firefly ailesinin en son sürümü olan yeni görüntü üretim modellerini, vektör oluşturma modelini ve rakiplerinin de bazı yapay zeka modellerini barındıran yenilenmiş bir web uygulamasını kullanıma sundu. Ayrıca Firefly için bir mobil uygulama da yolda.

    Yeni **Firefly Image Model 4**, Adobe’ye göre, kalite, hız, çıktıların yapısı ve stili üzerindeki kontrol, kamera açıları ve yakınlaştırma açısından önceki sürümlerine göre önemli iyileştirmeler sunuyor. Model, 2K’ya kadar çözünürlüklerde görüntüler üretebiliyor. Ayrıca, küçük yapılar ve çok sayıda ayrıntı içeren karmaşık sahneleri işleyebilen, daha gelişmiş bir sürümü olan **Image Model 4 Ultra** da mevcut.

    Adobe’de Üretken Yapay Zeka Başkan Yardımcısı Alexandru Costin, şirketinin modelleri daha ayrıntılı görüntüler oluşturmalarını sağlamak için daha yüksek bir işlem gücüyle eğittiğini belirtti. Costin, yeni modellerin önceki nesil modellere kıyasla görüntülerdeki metin oluşturmayı geliştirdiğini ve kullanıcıların modelin o stilde resimler oluşturmasını sağlamak için kendi seçtikleri görüntüleri kullanmalarına olanak tanıyan özelliklere sahip olduğunu da ekledi.

    Şirket ayrıca, geçen yıl sınırlı beta sürümüyle kullanıma sunulan **Firefly video modelini** de herkesin kullanımına açıyor. Bu model, kullanıcıların bir metin isteminden veya görüntüden video klipleri oluşturmasına, kamera açılarını kullanmasına, çekimleri kontrol etmek için başlangıç ve bitiş karelerini belirtmesine, atmosferik öğeler oluşturmasına ve hareket tasarım öğelerini özelleştirmesine olanak tanıyor. Model, metinden 1080p’ye kadar çözünürlüklerde video klipleri oluşturabiliyor.

    Bununla birlikte, **Firefly Vector Model**, düzenlenebilir vektör tabanlı çizimler, logo varyasyonları, ürün ambalajları, simgeler, sahneler ve desenler oluşturabiliyor.

    Özellikle belirtmek gerekir ki, Firefly’ın web uygulaması tüm bu modellere ve ayrıca OpenAI (GPT görüntü oluşturma), Google (Imagen 3 ve Veo 2) ve Flux (Flux 1.1 Pro) gibi diğer şirketlerin bazı görüntü ve video oluşturma modellerine erişim sağlıyor. Kullanıcılar herhangi bir noktada bu modeller arasında geçiş yapabilir ve herhangi bir modelden oluşturulan görüntülere içerik kimlik bilgileri ekleniyor. Şirket, gelecekte web uygulamasına başka yapay zeka modellerinin de eklenebileceğinin sinyallerini veriyor.

    Adobe ayrıca, beyin fırtınası veya ruh hali panoları için bir tuval olan yeni bir ürün olan **Firefly Boards**’u da halka açık olarak test ediyor. Kullanıcılar, görüntüleri oluşturabilir veya içe aktarabilir, bunları remiksleyebilir ve başkalarıyla işbirliği yapabilir; tıpkı Visual Electric, Cove veya Kosmik’in yapay zeka tabanlı diğer fikir panolarıyla yapabileceğiniz gibi. Boards, Firefly web uygulaması aracılığıyla kullanılabiliyor.

    Şirket, bu yeni modellerin yakında ürün portföyüne entegre edileceğini söyledi, ancak kullanıma sunma için bir zaman çizelgesi belirtmedi.

    Adobe ayrıca, **Text-to-Image API** ve **Avatar API**’sini genel olarak kullanıma sunuyor ve yeni bir **Text-to-Video API**’sinin beta sürümünde kullanılabileceğini söylüyor. Bu API’ler, şirketin Firefly Services API’leri, araçları ve hizmetleri koleksiyonu aracılığıyla kullanılabiliyor.

    Adobe ayrıca, kullanıcıların çalışmalarına meta veriler aracılığıyla sahiplik ve atıf belirtmek için kimlik bilgileri eklemelerine olanak tanıyan **Adobe Content Authenticity** adlı bir web uygulamasını test ediyor. Kullanıcılar ayrıca, yapay zeka şirketlerinin herhangi bir görüntüyü yapay zeka modeli eğitimi için kullanıp kullanamayacağını da belirtebiliyor.

  • # Adobe Firefly Gets a Major AI Boost with New Image and Video Models, Redesigned Web App

    ## Adobe Firefly Gets a Major AI Boost with New Image and Video Models, Redesigned Web App

    Adobe has unveiled a significant upgrade to its Firefly AI platform, launching new image and video generation models, along with a revamped web app that integrates AI capabilities from competitors. The move solidifies Adobe’s commitment to generative AI and positions Firefly as a central hub for creative AI workflows.

    The core of the update is the **Firefly Image Model 4**, promising enhanced quality, speed, and control over image generation. Users can now fine-tune outputs with greater precision, dictating camera angles, zoom levels, and the overall style. Notably, the model can generate images at resolutions up to 2K. For even more demanding tasks, Adobe is introducing **Image Model 4 Ultra**, a souped-up version capable of rendering complex scenes with intricate details.

    According to Alexandru Costin, VP of Generative AI at Adobe, the new models were trained using significantly more computational power, resulting in more detailed and realistic images. He also highlighted improvements in text generation within images and the ability for users to leverage their own images to guide the model’s stylistic output.

    The **Firefly video model**, previously in limited beta, is now available to all users. This tool allows the creation of video clips from text prompts or images, offering control over camera angles, start and end frames, atmospheric elements, and motion design customization. The video model can generate clips from text at resolutions up to 1080p.

    Beyond images and video, Adobe is also introducing the **Firefly Vector Model**, designed for creating editable vector-based artwork. This model can be used to generate logos, product packaging, icons, scenes, and patterns, offering a new avenue for graphic design and illustration.

    Perhaps the most intriguing aspect of the update is the redesigned Firefly web app. It not only provides access to Adobe’s own AI models but also integrates image and video generation capabilities from **OpenAI (GPT image generation), Google (Imagen 3 and Veo 2), and Flux (Flux 1.1 Pro)**. This unified platform allows users to seamlessly switch between different AI models, all while ensuring that generated images have content credentials attached for transparency. Adobe has hinted at the possibility of adding even more AI models in the future.

    Adding to its suite of creative tools, Adobe is also publicly testing **Firefly Boards**, a canvas for ideation and moodboarding. This collaborative space allows users to generate or import images, remix them, and work with others, similar to platforms like Visual Electric, Cove, and Kosmik. Firefly Boards is accessible via the Firefly web app.

    The company hasn’t provided a specific timeline, but these new models are expected to be integrated into Adobe’s existing product portfolio soon.

    Furthermore, Adobe is making its **Text-to-Image API and Avatar API generally available**, and a new **Text-to-Video API is now available in beta**. These APIs can be accessed through the company’s Firefly Services collection, offering developers and businesses the opportunity to integrate Firefly’s AI capabilities into their own applications and workflows.

    Finally, Adobe is testing a web app called **Adobe Content Authenticity**, allowing users to attach credentials to their work to verify ownership and attribution through metadata. Users can also specify whether their images can be used by AI companies for training purposes.

    With this comprehensive update, Adobe is positioning Firefly as a powerful and versatile platform for generative AI, catering to a wide range of creative professionals and industries. The integration of third-party AI models and the focus on content authenticity further solidify Adobe’s commitment to responsible and innovative AI development.

  • # İngiliz Girişim Isembard, Kritik Endüstriler İçin Üretimi Geri Getirmek Amacıyla 9 Milyon Dolar Yatırım Aldı

    ## İngiliz Girişim Isembard, Kritik Endüstriler İçin Üretimi Geri Getirmek Amacıyla 9 Milyon Dolar Yatırım Aldı

    Jeopolitik baskılar, birçok ülke ve bölgede üretimi kendi topraklarına geri çekme (reshoring) yönünde bir talebi hızlandırıyor. Bu, kritik endüstri altyapısını yeniden geliştirmek ve endüstriyel operasyonlarının bir kısmını veya tamamını daha ucuz ülkelere taşımış veya dış kaynak kullanmış işletmeleri geri getirmek anlamına geliyor. Ancak bu, söylemesi yapmaktan daha kolay bir hedef. Örneğin, hassas üretim gibi kilit bir alanda, Batı’daki çoğu ülke işletmelerin karşı karşıya olduğu mevcut üretim taleplerini karşılayacak donanıma sahip değil.

    İşte İngiliz startup Isembard’ın ele almayı hedeflediği zorluk tam olarak bu. Şirket, Batı’daki çeşitli lokasyonlarda bir fabrika ağı kurmayı planladığını açıkladı. CEO Alexander Fitzgerald, TechCrunch’a yaptığı açıklamada, bu fabrikalardan ilkinin Ocak ayında Londra’da faaliyete başladığını ve şimdiden yüksek hassasiyetli parçalar için gelen taleplere yanıt verebildiğini iddia etti. Şirket, henüz diğer lokasyonları açıklamadı.

    Buradaki amaç, kendi fabrikalarına milyarlarca sermaye yatırmayan ancak genellikle kendi adlarına üretim yapmak için bir üreticiyle sözleşme yapan şirketleri hedeflemek. Fitzgerald, “Diyelim ki insansız bir hava aracı (drone) üretiyorsunuz,” diyor. “Bize bunun için bazı kilit parçaların 3D dosyasındaki tasarımını göndereceksiniz. Size bunu ne kadar hızlı yapabileceğimiz ve fiyatı için bir teklif vereceğiz. Sonra o parçayı gereken malzemeden işleyeceğiz ve size göndereceğiz. Hatta bazen nihai montajı da biz yapacağız.” Isembard, tesislerini birbirine bağlayan ve güçlendiren tescilli bir yazılım katmanı olan MasonOS ile kendi operasyonlarında da ölçek ekonomileri sağlamayı hedefleyecek.

    Bu, temelde aynı talebi Asya’daki bir fabrikaya göndermekten farklı değil, ancak daha yerel, dayanıklı ve daha çevreci tedarik zincirlerine yönelik artan taleple uyumlu. Fitzgerald, İngiliz köklü tedarikçilerin, üretimdeki bu büyük geri dönüş dalgasına ayak uydurmakta zorlanacağına inanıyor: Tedarik zincirleri parçalanmış durumda, kalifiye operatörler emekli oldu veya farklı rollere geçti ve fabrikalar eskidi – tüm bunlar tedarik zincirlerinin Çin’e ve diğer ülkelere kaymasıyla ortaya çıkan ve daha da ilerleyen sonuçlar. Isembard, yazılım ve otomasyondan yararlanarak mevcut duruma uygulanabilir bir alternatif sunabileceğine ve aynı zamanda daha hızlı ve daha ucuz seçenekler sunabileceğine inanıyor.

    Bu yaklaşım, startup’ın Notion Capital liderliğinde ve 201 Ventures, Basis Capital, Forward Fund, Material Ventures, Neverlift Ventures ve NP-Hard Ventures’ın yanı sıra EU Inc destekçisi Andreas Klinger ve SpaceForge kurucusu Joshua Western gibi melek yatırımcıların katılımıyla 7 milyon sterlinlik (yaklaşık 9 milyon dolar) bir tohum yatırım turu elde etmesine yardımcı oldu.

    Isembard’ın pazara giriş stratejisi başlangıçta havacılık, savunma ve enerjiye odaklanıyor. Fitzgerald, müşterilerinin isimlerini açıklamayı reddetti, ancak şirketin ilk ivmesini çoğunlukla savunma sanayi ve hızla büyüyen startup’lardan aldığını söyledi. Kendisinin ve ekibinin büyük firmalar ve devlet kurumlarıyla da görüşmeler yaptığını iddia etti.

    Sadece 12 çalışanıyla Isembard hala küçük bir şirket. Bunun nedeni kısmen Fitzgerald’ın ilk çıkışından elde ettiği gelirle kendi kendini finanse etmesi – önceki şirketi Cuckoo’yu 2022’de Giganet’e sattı. Ancak bunun nedeni aynı zamanda, parça üretimini modernize etmek için 2024’te yaklaşık 216,5 milyon dolar yatırım toplayan ABD merkezli otomasyon startup’ı Hadrian’dan daha az sermaye yoğun bir yol izlemeyi amaçlıyor olması.

    Fitzgerald, “Bu büyük, 100.000 metrekarelik fabrikaları inşa etmenin çok uzun sürdüğünü, çok fazla sermaye gerektirdiğini ve yeteneğin tek bir yerde çok fazla yoğunlaştığını düşünüyoruz,” dedi. “Aslında yaptığımız şey, çok daha küçük birimlere sahip dağıtık bir fabrika modeli, ancak hepsi aynı işletme modeli teknolojisi ve otomasyona sahip.”

    Bu, Isembard’ın tesislerini güçlendiren tescilli sistem olan MasonOS’un işlevselliğine bir gönderme. Fitzgerald, bu sistemin “bir müşteriye iş teklif etmek ve tahmin etmekten, kendi tedarik zincirimizi yönetmeye, planlamayı ve önceliklendirmeyi otomatikleştirmeye, aynı zamanda temel üretime ve makinelerin kendilerini nasıl kodlayacağınıza kadar her şeyi” yapacağını söyledi. “Şu anda sorun, ya her şeyin kağıt üzerinde olması ya da her şeyin 70’lerde inşa edilmiş yazılımlar olması” diye ekledi.

    Bu modern yazılım katmanına rağmen, Isembard çok mühendislik odaklı bir şirket. Şirketin adı, İngiliz sanayicisi ve mühendisi Isambard Kingdom Brunel’e bir gönderme. Startup’ın manifestosunda anlatıldığı gibi, endüstri devrimi sırasındaki çalışmalarıyla tanınan Brunel, aynı zamanda babasının bir sayfasını da alıyor.

    Hikaye şöyle: “Isambard Kingdom Brunel’in babası, İngiliz askerlerinin kötü ayakkabı tedarikçileri nedeniyle yaralı ayaklarla Yarımada Savaşı’ndan döndüklerini görünce bir ayakkabı fabrikası kurdu.” Bu gönderme, Isembard’ın ruhunu ve hırsını yansıtmak için yapılmış, ancak askerlerle ilgili olması tesadüf değil. Fitzgerald’ın ailesinden kimse askerde olmamasına rağmen, “her zaman bir vatanseverlik duygusu vardı” ve 2016’dan beri yedek asker. Bu, Isembard’a ilham verdi, ancak şirketin hedefleri Birleşik Krallık ve Avrupa’nın ötesine, potansiyel olarak Kuzey Amerika, Avustralya ve Yeni Zelanda’ya kadar uzanıyor. Fitzgerald, “Batı için sanayileşmeyi çözmeye yardımcı olmak istiyoruz” dedi.

  • # Isembard Raises $9M to Bring Manufacturing Back to the West

    ## Isembard Raises $9M to Bring Manufacturing Back to the West

    Geopolitical instability and the increasing desire for resilient supply chains are driving a surge in demand for reshoring – bringing manufacturing operations back to Western countries. However, rebuilding critical industrial infrastructure is a complex undertaking. British startup Isembard is stepping up to the challenge, securing $9 million in seed funding to establish a network of factories across the West.

    Isembard’s solution targets companies that typically outsource precision manufacturing, providing an alternative to investing heavily in their own facilities. According to CEO Alexander Fitzgerald, their first factory, which began operating in London in January, is already capable of producing high-precision parts on demand.

    The company’s process is straightforward: clients submit 3D files of desired parts, receive a quote for speed and price, and Isembard machines the parts from the required materials, delivering them directly to the client. In some cases, Isembard will even handle final assembly.

    While this model mirrors the functionality of overseas manufacturers, Isembard aims to align with the growing demand for localized, sustainable, and robust supply chains. A key differentiator is MasonOS, a proprietary software platform that connects and powers all Isembard’s facilities, creating economies of scale and streamlining operations.

    Fitzgerald believes that legacy suppliers in the UK are struggling to adapt to the reshoring movement. Decades of outsourcing have resulted in fragmented supply chains, a shrinking skilled workforce, and outdated factories. Isembard hopes to offer a competitive alternative by leveraging software and automation to provide faster and cheaper solutions.

    The seed round was led by Notion Capital, with participation from 201 Ventures, Basis Capital, Forward Fund, Material Ventures, Neverlift Ventures and NP-Hard Ventures. Prominent angels such as EU Inc promoter Andreas Klinger and SpaceForge founder Joshua Western also invested.

    Isembard’s initial focus is on the aerospace, defense, and energy sectors. While Fitzgerald declined to disclose specific clients, he noted strong early traction in defense and among fast-growing startups, with ongoing discussions with government bodies and prime contractors.

    With a current team of just 12, Isembard is intentionally taking a different approach than some other automation startups. Unlike U.S.-based Hadrian, which raised over $200 million to build large-scale, centralized factories, Isembard is pursuing a distributed factory model.

    “We take the view that it takes too long, too much capex, and too much concentration of talent in one single place to build these large, 100,000 square-foot factories,” Fitzgerald explained. “What we’re actually doing is a distributed factory model where we have lots of much smaller units, but all with the same operating model technology and automation.”

    MasonOS, the company’s proprietary software, will manage everything from quoting and estimating to supply chain management, automated scheduling, and machine coding. Fitzgerald argues that current alternatives are either paper-based or rely on outdated software from the 1970s.

    The startup’s name, a nod to the famous British engineer Isambard Kingdom Brunel, reflects its engineering-centric approach and ambition to revolutionize manufacturing. Drawing inspiration from Brunel’s father, who founded a shoe factory to address the shoddy footwear supplied to British soldiers, Isembard is driven by a sense of patriotism and a desire to solve industrialization challenges for the West.

    While currently focused on the UK and Europe, Isembard envisions expanding its operations to North America, Australia, and New Zealand, aiming to play a pivotal role in reshaping the future of Western manufacturing.