Robotik modeller için yüksek doğrulukta fiziksel simülasyon ve sentetik veri üreten Physicl, Inovia Capital liderliğinde 10 milyon dolar tohum yatırım aldı.
Üç noktada haber
Physicl, Inovia Capital liderliğinde gerçekleşen tohum yatırım turunda 10 milyon dolar kaynak sağladı.
Girişim, bünyesinde 10 bin 3 boyutlu çevre ve 100 bin nesne varlığı barındıran Studio adlı ürününü kullanıma sundu.
3 boyutlu simülasyon üreticisi SpAItial, Echo-3 modelini geliştirirken Physicl altyapısını erken aşama müşteri olarak kullandı.
Robotların fiziksel dünyayı kavrayabilmesi ve nesneleri hatasız yönlendirebilmesi için dijital simülasyonlar geliştiren yapay zekâ girişimi Physicl, Inovia Capital liderliğinde 10 milyon dolarlık tohum yatırım turunu tamamladı. Şirket, robot üreticilerinin ve temel dünya modeli tasarımcılarının eğitim süreçlerinde karşılaştığı fiziksel veri darboğazını çözmeyi hedefliyor.
Fiziksel yapay zekâ modelleri geliştiren araştırmacılar, robotlara farklı ve küçük nesneleri tutma becerisi kazandırırken uzun süredir video kayıtlarından elde edilen verilerle çalışıyordu. Ancak video kayıtlarının geri dönüşünün yetersiz kalması ve uzaktan yönlendirme yoluyla gerçek dünyadan veri toplamanın yüksek maliyeti, geliştiricileri dijital simülasyonlara yöneltti. Dijital dünyaların gerçek evrenin fizik kurallarına tam uyum göstermesi ise bugüne kadar çözülmesi zor bir teknik engel olarak kaldı.
Daha önce e-ticaret markaları için 3 boyutlu ürün modelleme platformu nfinite'i kuran Alex de Vigan, kurduğu altyapıyı robotik alanına uyarlayarak Physicl girişimini hayata geçirdi. Şirket, robotların eğitim sonrası aşamalarında zorlu uç durumları (edge case) çözmeye odaklanan Studio adlı yeni ürününü duyurdu. Studio platformu, kullanıcılara 10 bin farklı 3 boyutlu ortam ve çeşitli nesneleri temsil eden 100 bin dijital varlık sunarak karmaşık sahneler için sentetik eğitim verisi üretme imkânı tanıyor. Bu sistem sayesinde bir robotun kalabalık bir tezgâhtaki bardağı veya gölgede kalan nesneleri ayırt edebilmesi için özelleştirilmiş veri setleri oluşturulabiliyor.
Girişimin altyapısını erken aşamada kullanan dünya modeli üreticisi SpAItial, iki boyutlu görüntülerden üç boyutlu simülasyonlar üreten Echo-3 modelini bu sentetik verilerle eğitti. Münih Teknik Üniversitesi'nde robotik profesörü ve SpAItial kurucusu olan Matthias Niessner, eğitim verilerini elle düzenlemenin çok uzun bir döngü gerektirdiğini belirterek, yapay zekâ modellerinin ihtiyaç duyduğu anda otomatik sentetik veri üretebilen bir altyapının önemine dikkat çekti. Physicl, kullanıcıların trilyonlarca görüntü veya milyonlarca saatlik lidar verisini platforma yükleyerek modelleri için milyarlarca farklı eğitim permütasyonu üretebileceği bir araç seti sunmayı planlıyor.
Neden önemli?Gerçek dünyadan veri toplamanın yüksek maliyetini ve video eğitiminin yetersizliğini aşarak robotların nesneleri manipüle etme becerisini hızlandırıyor.
Cevabı beklenen sorular
- Physicl platformunun ürettiği sentetik verilerin endüstriyel robot donanımlarındaki hata payını ne oranda düşüreceği ilerleyen testlerde görülecek.
Kaynaklar ve belgeler
Bu haberde kullanılan belgelere aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilirsiniz.
