Physicl को 1 करोड़ डॉलर की सीड फंडिंग, रोबोट के लिए असली सिमुलेशन

सिम-टू-रियल की चुनौती

फिजिकल AI मॉडल पर काम कर रहे शोधकर्ता छोटी और अलग-अलग वस्तुओं को संभालने जैसे कामों के लिए रोबोट को वीडियो पर ट्रेन करने के नतीजों से निराश हैं। रिमोट ऑपरेशन से डेटा जुटाना भी महँगा है। डिजिटल सिमुलेशन को उम्मीद भरा समाधान माना जाता है, पर उन्हें असली दुनिया की भौतिकी के अनुरूप रखना कठिन रहा है। डी विगन के मुताबिक उनकी पाइपलाइन अधूरी और बिखरी जानकारी को सही ज्यामिति, मटीरियल और फिजिक्स वाले उच्च-गुणवत्ता 3D रूप में बदल सकती है।

Physicl एक नया उत्पाद Studio जारी कर रही है, जिसमें 10,000 3D एनवायरनमेंट और 100,000 एसेट हैं। इससे यूज़र सीन बनाकर सिंथेटिक डेटा तैयार कर सकते हैं, जैसे भीड़-भाड़ वाले काउंटर या छाया में रखे कप को पहचानने में दिक्कत वाले रोबोट के लिए। कंपनी का फोकस कठिन एज केस पर पोस्ट-ट्रेनिंग है।

ग्राहक और प्रतिस्पर्धा

वर्ल्ड मॉडल कंपनी SpAItial शुरुआती ग्राहक रही है। उसका नवीनतम मॉडल Echo-3 पिछले हफ्ते आया, जो 2D इमेज से 3D सिमुलेशन बनाता है। SpAItial के संस्थापक मथियास निस्नर के अनुसार इसके लिए उन्हें Physicl जैसे उच्च-गुणवत्ता वाले सिंथेटिक डेटा की ज़रूरत थी। उनका कहना है कि डेटा हाथ से तैयार करना लंबी प्रक्रिया है, जबकि ट्रेनिंग की स्थिति के हिसाब से डेटा अपने-आप बनना बेहद आकर्षक है।

यह क्षेत्र भीड़ भरा है। डी विगन मानते हैं कि यह “बहुत नया और कई बार धुंधला” है। फिर भी वे Physicl को सिर्फ़ डेटा सप्लायर नहीं, बल्कि लगातार सिंथेटिक डेटा बनाने का टूलिंग प्लेटफ़ॉर्म बनाना चाहते हैं।