Physicl, robot eğitimini gerçekçi simülasyonlarla güçlendirmek için 10 milyon dolar yatırım aldı

Alex de Vigan'ın yeni girişimi Physicl, robot geliştiricilerinin ve dünya modeli tasarımcılarının eğitim süreçlerindeki zorlukları daha gerçekçi simülasyonlarla çözmelerine yardımcı olmak için 10 milyon dolarlık tohum yatırım aldı. Tur, Inovia Capital liderliğinde gerçekleşti.

De Vigan, son on yılını markaların ve perakendecilerin ürünlerinin 3D modellerini oluşturup çevrimiçi sergilemesini kolaylaştıran nfinite şirketini kurarak geçirdi. Transformatör tabanlı yapay zekâ modellerinin yükselişiyle şirket üretken görsellere yöneldi; ancak de Vigan, 3D ortamları gerçeğe sadık biçimde işlemek için geliştirdikleri altyapının robot teknolojilerinde yeni bir işlev kazanabileceğini fark etti.

Physicl hangi sorunu çözüyor?

De Vigan'a göre ekibin 3D alanındaki en özgün yanı, yapay zekânın henüz tam olarak çözemediği bir boşluğa denk geliyordu: modellerin uzamı ve nesneleri anlama, etkileşime girme ve manipüle etme becerisi. Fiziksel yapay zekâ modelleri üzerinde çalışan araştırmacılar, robotları farklı ve küçük nesneleri tutma gibi görevlerde yetkinleştirmek için videoyla eğitmenin getirisinden ve uzaktan kumanda yoluyla veri toplamanın maliyetinden şikâyetçi.

Dijital dünyalarda simülasyon, umut verici bir çözüm olarak görülüyor; ancak bu ortamların gerçek dünya fiziğine sadık kalmasını sağlamak zorlu bir mesele. De Vigan, önceki şirketinde kurdukları ve yapılandırılmamış, eksik, türdeş olmayan gerçek dünya bilgisini doğru geometri, malzeme ve fizikle yüksek sadakatli fiziksel bir temsile dönüştüren hattın artık fiziksel yapay zekâ modellerini daha etkili kılmak için kullanılabileceğine inanıyor.

Studio neler sunuyor?

Physicl, 10 bin 3D ortam ve çeşitli nesneleri temsil eden 100 bin varlık içeren Studio adlı ürününü duyurdu. Kullanıcılar bu platformda sahneler oluşturarak robotları belirli problemlerde eğitmek üzere sentetik veri üretebiliyor. Örneğin Studio, dağınık bir tezgâhta ya da gölgede duran bir bardağı ayırt etmekte zorlanan bir robotun eğitimi için veri üretmek amacıyla kullanılabiliyor.

De Vigan, şirketin yalnızca veri sağlayıcısı olmakla kalmayıp süreklilik taşıyan sentetik veri üretimi için araç seti olmayı hedeflediğini söylüyor. On yıl önce farkında olmadan, yapılandırılmamış bilgiyi yüksek sadakatli 3D'ye dönüştüren bir ajan iş akışı kurduklarını belirten de Vigan, müşterilerin trilyonlarca görüntü ya da milyonlarca saatlik lidar verisini platforma taşıyarak milyarlarca varyasyon üretebileceğini hayal ediyor.

Rakip alan kalabalık

Physicl, temel model geliştiricilerine ve robot operatörlerine veri ve araç sunmak için yarışan kalabalık bir girişim kategorisine giriyor. De Vigan da alanın "çok genç ve bazen çok bulanık" olduğunu kabul ediyor. Farklı modalitelerde veri toplayan, etiketleyen ya da üreten çok sayıda şirket, müşterileri robotların vaadini yerine getirecek formülü bulmaya çalışırken faaliyet gösteriyor. Physicl ise özellikle zorlu uç durumlarda modellerin eğitilmesine odaklanmak istiyor.

Neden önemli?

Dünya modeli geliştiricisi SpAItial, ürünlerinin sadakatini artırmak için Physicl ile erken müşteri olarak çalıştı. Geçen hafta yayımlanan Echo-3 modeli, 2D görüntülerden 3D simülasyon üretiyor ve bunu etkili biçimde yapabilmek için Physicl'in sunduğu türden yüksek sadakatli sentetik veriyle eğitim gerekiyor. Şirketin CEO'su ve kurucusu, aynı zamanda Münih Teknik Üniversitesi'nde robotik profesörü olan Matthias Niessner, verinin elle düzenlenmesinin uzun bir döngü olduğunu belirterek şunları söylüyor: "Bize çok çekici gelen şey, bunu anında yapabilmek […] Eğitimin gidişatına göre ihtiyaç duyulan veriyi otomatik üretebilmek."

Robotik alanında simülasyon ve sentetik veriye yönelik yatırımların artması, fiziksel yapay zekâ modellerinin gerçek dünyada daha güvenilir çalışması için kritik görülüyor. Physicl'in Türkiye'de ne zaman kullanıma açılacağına ya da yerel müşterilere yönelik bir planı olup olmadığına dair henüz bir açıklama bulunmuyor.