Physicl, 3D simülasyonu robot eğitim verisine dönüştürmek için 10 milyon dolar tohum yatırım aldı

Robotlar için sentetik dünyalara 10 milyon dolarlık yatırım

Arka arkaya startup kuran Alex de Vigan'ın yeni girişimi Physicl, Inovia Capital'dan 10 milyon dolar tohum yatırım aldı; haberi TechCrunch aktardı. Şirketin tezi şu: Robotlar ancak modelleri, gerçek dünya fizigine yeterince sadık simülasyonlarda eğitilirse gerçekten yararlı hale gelebilir — ve de Vigan'ın önceki şirketi, bunları yaratmak için gereken teknolojiyi belki de tesadüfen tam on yıl boyunca geliştirdi.

E-ticaret görselleştirmesinden fiziksel yapay zekaya

TechCrunch'un aktardığına göre de Vigan, markaların ve perakendecilerin ürünlerinin 3D modellerini çevrimiçi görüntüleme için üretmesine yardımcı olan nfinite'ı on yıl boyunca build etti. Transformer tabanlı üretken modellerin yükselişi bu işi tehdit ediyordu, ancak de Vigan şu sonuca vardı: Yapay zekâ zamanla ekibinin render işini taklit edebilse de, teknolojisinin iyi yaptığı bir şeyden hâlâ yoksundu — fiziksel mekânı ve nesneleri temsil, onlarla etkileşim kurma ve manipüle etme yetisi.

Temeldeki sorun robotik araştırmalarında iyi biliniyor. TechCrunch'un açıkladığı gibi, küçük ve çeşitli nesneleri tutma gibi görevler için fiziksel yapay zekâ modelleri geliştiren ekipler, video üzerinden eğitimin düşük getirisinden bunalmış durumda; uzaktan teleoperasyonla veri toplamak ise pahalı. Simüle edilmiş dünyalar cevap gibi görünüyor ama yalnızca geometri, malzeme ve fizikleri gerçeğe yeterince yakınsa — yani içeride öğrenilen dersler dışarıya aktarılabiliyorsa.

De Vigan, yapılandırılmamış ve eksik gerçek dünya bilgisini yüksek sadakatli fiziksel temsillere dönüştüren nfinite pipeline'ının tam da bu iş için yeniden kullanılabileceğine inanıyor.

Studio, 10.000 ortamla yayında

Physicl'ın ilk ürünü Studio; 10.000 3D ortam ve 100.000 nesne varlığıyla geliyor. Kullanıcılar, robotun belirli zayıf noktalarını hedefleyen sentetik veri üretmek için sahneler oluşturuyor. Şirketin örnekleri, dağınık bir tezgâhta ya da gölgede duran bir bardığı tanımakta zorlanan bir modele odaklanıyor — gerçek dünyada filme alması zor ama kontrollü bir simülasyonda render etmek kolay olan uç vakalar.

Physicl, temel model ölçeğinde ön eğitim doğrudan rekabet etmek yerine, post-training sırasındaki zorlu uç vakalar üzerine odaklanmak istiyor.

Girişim, rekabet konusunda açık sözlü. De Vigan, TechCrunch'a kategorinin genç ve çoğu zaman bulanık olduğunu kabul ediyor; farklı modalitelerde veri toplayan, etiketleyen veya üreten bir yığın şirket varken, müşteriler robotların vaadini yerine getirecek formülü arıyor. De Vigan'ın farklılaşma stratejisi, Physicl'ı bir veri seti satıcısı değil, sürekli sentetik veri üretimi için bir araç olarak konumlandırmak. Nfinite'ın geliştirdiği şeyi fiilen yapılandırılmamış bilgiyi yüksek sadakatli 3D'ye dönüştüren agentic bir workflow olarak tanımlıyor; müşterilerin platforma trilyonlarca görüntü ya da milyonlarca saatlik LIDAR kaydı getirip karşılığında milyarlarca eğitim permütasyonu alacağını hayal ediyor.

SpAItial erken müşteri olarak imzayı attı

Dünya modeli kurucusu SpAItial, ürünlerinin sadakatini artırmak için Physicl ile erken müşteri olarak çalıştı; bunlar arasında yatırım duyurusundan bir hafta önce yayımlanan Echo-3 de var. SpAItial, 2D görüntülerden 3D simülasyonlar üretiyor; kurucu ve CEO'su Matthias Niessner — aynı zamanda Münih Teknik Üniversitesi'nde robotik profesörü — TechCrunch'a bunu iyi yapmanın, Physicl'ın sağladığı türde yüksek sadakatli sentetik veriyle eğitim gerektirdiğini söyledi.

Niessner'ın argümanı, insanları veri döngüsünden çıkarmak üzerine. El ile curate edilen eğitim verisi yavaş bir döngü, diyor; çekici senaryo ise anında üretim: Bir eğitim işinin yanında çalışan Claude gibi bir agent, bir şeyin daha fazla örneğine ihtiyacı olduğunu fark ediyor ve platform bunları mevcut eğitim durumuna göre otomatik olarak üretiyor.

Neden önemli

Embodied AI'da uzlaşılan darboğaz giderek model mimarisi değil veri oluyor — gerçek dünya demonstrasyonları toplamak yavaş ve pahalı, video tek başına ise yeterli olmadı. Physicl'ın tohum turu, sentetik ortamların bu boşluğu kapatabileceğine ve on yıllık e-ticaret 3D araçlarının robotiğe sorunsuz aktarılabileceğine dair somut bir bahis. Niessner'ın kendi kendine yönelen veri üretimi vizyonu gerçekleşirse, eğitim verisi insanların el ile bir araya getirdiği değil, modellerin gerçek zamanlı olarak talep edip aldığı bir şeye dönüşüyor. Yine de pazar kalabalık ve kanıtlanmamış; alanın kendi kurucuları bile bulanık diye tanımlıyor. Yani 10 milyon dolar Physicl'a yerleşmiş bir kategori değil, sadakati kanıtlama şansı satın alıyor.