Physicl привлекла $10 млн на реалистичные симуляции для обучения роботов
Стартап использует технологии 3D-визуализации, ранее созданные для электронной торговли, чтобы генерировать синтетические данные для физических AI-моделей
Один основной источник · Как мы проверяем новости
Что произошло
Physicl привлекла $10 млн посевного финансирования от Inovia Capital. Стартап намерен помогать разработчикам моделей мира и создателям роботов решать задачи обучения с помощью более реалистичных симуляций.
Компания переориентировала технологический стек, созданный для реалистичного отображения трехмерных окружений и товаров в электронной торговле, на задачи физического искусственного интеллекта.
Как работает продукт
Physicl выпускает Studio с 10 000 трехмерных окружений и 100 000 объектов. Пользователи могут собирать сцены и создавать синтетические данные для обучения роботов на конкретных проблемах.
Среди возможных сценариев — обучение робота распознаванию чашки на загроможденной столешнице или в условиях тени. Компания также хочет сосредоточиться на дообучении моделей для сложных пограничных случаев.
Почему это важно
Разработчики физических AI-моделей сталкиваются с ограниченной эффективностью обучения на видео и высокой стоимостью сбора данных с помощью дистанционных операций.
Цифровые симуляции считаются перспективным решением, однако добиться соответствия виртуальных миров физике реального мира сложно. Physicl рассчитывает использовать прежнюю технологическую платформу для создания трехмерных представлений с корректной геометрией, материалами и физикой.
Контекст
Physicl выходит на конкурентный рынок стартапов, которые поставляют данные и инструменты разработчикам базовых моделей и операторам роботов.
Ранним клиентом компании стала SpAItial. Ее инструмент создает трехмерные симуляции на основе двумерных изображений, а для повышения качества ему требовались высокоточные синтетические данные Physicl.
Источники
Один основной источник. Как мы проверяем новости
