Physicl、シード1000万ドル調達 ロボット向け高精度シミュレーション
nfiniteの創業者アレックス・ド・ヴィガン氏が立ち上げたPhysiclが、Inovia Capital主導で1000万ドルを調達。ロボット訓練用の高精度3D環境を提供する。
スタートアップのPhysiclは、Inovia Capitalが主導するシードラウンドで1000万ドルを調達した。ワールドモデル開発者やロボットメーカーが抱える訓練上の難題を、より現実に近いシミュレーションで解決することを目指す。
創業者でCEOのアレックス・ド・ヴィガン氏は、過去10年間、ブランドや小売業者が商品の3Dモデルを作成しオンラインで見せられるようにするnfiniteを率いてきた。トランスフォーマー型AIの台頭で同社は生成画像に軸足を移したが、同氏はこの技術基盤をロボット向けに転用できると考えた。
シミュレーションと現実の溝
物理AIの研究者は、動画で学習させても成果が乏しいことや、遠隔操作によるデータ収集の費用に悩んでいる。デジタル空間でのシミュレーションは有望とされるが、現実の物理法則に忠実に保つのは難しい。ド・ヴィガン氏は、不完全で不均質な実世界の情報を、正しい形状・素材・物理を備えた高精細な3D表現に変えるパイプラインが役立つと述べる。
Physiclは難しいエッジケースでの事後学習に注力する。製品「Studio」は1万の3D環境と10万のアセットを備え、ユーザーがシーンを作って合成データを生成できる。散らかった台の上や影の中にあるカップを認識できないロボット向けのデータ作成などが想定例だ。
顧客と競合
ワールドモデル企業のSpAItialが初期顧客として協力した。同社は2D画像から3Dシミュレーションを生成するツールを手がけ、最新版のEcho-3を先週公開した。創業者のマティアス・ニースナー氏は、精度向上にPhysiclのような高忠実度の合成データが必要だったと語る。手作業のデータ整備は長い工程で、学習状況に応じて自動生成できる点に期待しているという。
この分野は競合が多い。ド・ヴィガン氏自身も「非常に若く、時に不明瞭な領域」と認める。同社は単なるデータ提供者ではなく、合成データを継続的に生成するツール基盤を目指している。
注目のアプリ
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