Osegi
ИИ·2 мин чтения

Physicl привлек $10 млн на реалистичные симуляции для роботов

Стартап Physicl создателя nfinite Алекса де Вигана привлек $10 млн под руководством Inovia Capital на точные 3D-симуляции для обучения роботов.

A robotic arm reaching for a cup on a cluttered kitchen counter inside a rendered 3D simulation environment.
Фото: TechCrunch

Стартап Physicl привлек $10 млн в seed-раунде, который возглавил фонд Inovia Capital. Средства пойдут на более реалистичные симуляции, с помощью которых разработчики моделей мира и производители роботов смогут решать сложные задачи обучения.

Основатель и глава компании Алекс де Виган последние десять лет развивал nfinite — платформу, позволявшую брендам и ритейлерам создавать 3D-модели товаров и показывать их в сети. С появлением ИИ-моделей на архитектуре трансформеров nfinite сместила фокус на генеративные изображения. Но де Виган увидел для команды и технологического стека, точно воспроизводящего 3D-среды, новое применение. «В ИИ не хватало способности понимать пространство и объекты, взаимодействовать с ними и манипулировать ими», — говорит он.

Разрыв между симуляцией и реальностью

Исследователи, создающие модели физического ИИ, чтобы роботы лучше справлялись, например, с разнообразными мелкими предметами, разочарованы отдачей от обучения на видео и стоимостью сбора данных через удаленное управление. Цифровые симуляции считаются перспективным решением, но сделать виртуальные миры верными законам физики непросто. По мнению де Вигана, конвейер его прежней компании, превращающий неструктурированные, неполные и разнородные данные реального мира в высокоточное представление с корректной геометрией, материалами и физикой, повысит эффективность моделей физического ИИ.

Physicl выходит на переполненный рынок стартапов, поставляющих данные и инструменты разработчикам базовых моделей и операторам роботов. «Это очень молодая и порой очень размытая сфера», — признает де Виган. Компания сосредоточится на дообучении моделей на сложных пограничных случаях. Она выпускает продукт Studio с 10 тыс. 3D-сред и 100 тыс. ассетов, представляющих разные объекты. В нем можно собирать сцены и генерировать синтетические данные, например для робота, который плохо различает чашку на заставленной столешнице или в тени.

Первый клиент и планы

Ранним клиентом стала SpAItial, разработчик моделей мира, чей новый продукт Echo-3 вышел на прошлой неделе. Ее инструмент создает 3D-симуляции по 2D-изображениям, и, по словам основателя Маттиаса Нисснера, для этого понадобились высокоточные синтетические данные, какие предлагает Physicl.

Де Виган хочет, чтобы Physicl была не просто поставщиком данных, а инструментом непрерывной генерации синтетических данных. Он представляет, как клиенты загружают триллионы изображений или миллионы часов лидарных записей, получая 3D-представления и миллиарды вариаций для обучения. Нисснер, профессор робототехники Мюнхенского технического университета, отмечает, что данные сегодня приходится отбирать вручную, а это долго. Генерация на лету в зависимости от состояния обучения кажется ему очень привлекательной.

Приложения, на которые стоит взглянуть

SUMO: числовая головоломка

Выбирайте нужные клетки, складывайте, достигайте цели. Легко понять, сложно освоить. Бесплатно, для любого возраста.

Теги:physiclroboticssynthetic dataseed fundinginovia capitalworld models

Ещё за этот день

Показать все →

Ещё в рубрике: ИИ

Показать все →