Laplace Intelligence რობოტებსა და თვითმართვად მანქანებს AI აგენტებით რედ-თიმინგს უტარებს

რეალურ სამყაროზე დაფუძნებული სიმულაცია

Laplace Intelligence-ის აღმასრულებელი დირექტორი და თანადამფუძნებელი ჰაუი სანი ამბობს, რომ AI აგენტები კომპიუტერებიდან ფიზიკურ სამყაროში გადადიან და კომპანიას სურს, ხარვეზები გაშვებამდე იპოვონ. Laplace Intelligence ენ არბორში მდებარეობს და ის TechCrunch Disrupt-ამდე დაახლოებით ერთი წლით ადრე სანმა და მთავარმა მეცნიერმა ჰენრი ლიუმ, მიჩიგანის უნივერსიტეტიდან, დააარსეს.

სანმა რვა წელი აკადემიაში გაატარა და იკვლევდა, როგორ შეექმნა სიმულაციაში ავტონომიური მართვის AI-სთვის გამოწვევები. 2023 წელს სანმა და ლიუმ, რომელიც მაშინ მისი სადოქტორო ხელმძღვანელი იყო, ამ თემაზე ნაშრომი გამოაქვეყნეს, რომელიც Nature-ის გარეკანზე დაიბეჭდა. სანის თქმით, ამის შემდეგ ავტონომიური მანქანების კომპანიებიდან ზარები დაიწყო, რამაც მას კვლევის პროდუქტად ქცევისკენ უბიძგა.

სატესტო სამყარო, რომელიც რეაგირებს

Laplace Intelligence-ის თქმით, მისი ძირითადი პროდუქტი რეალური სამყაროდან აღდგენილ მაღალი სიზუსტის სიმულაციას AI აგენტთან აკავშირებს, რომელიც სუსტ ადგილებსა და წარუმატებლობის წერტილებს ეძებს. სიმულაცია Nvidia Cosmos-ის, AI სამყაროს სიმულაციის პლატფორმის, შემდგომ გაწვრთნილი ვერსიაა და რეალური სამყაროს ინფორმაციას ეფუძნება, ამიტომ შესაძლებელია ისეთი გარემოს აღდგენა, როგორიცაა არიზონას გზატკეცილი ან პარიზის საფეხმავლო გადასასვლელი.

სისტემა რეალური სამყაროს სხვადასხვა მონაცემს აერთიანებს. Google Street View-ის სურათი შეიძლება ქუჩის გენერირებისთვის საცნობაროდ გამოდგეს, რეალური რუკის მონაცემები კი შედეგს მასშტაბის სიზუსტეს უნარჩუნებს. დეველოპერებს შეუძლიათ ენობრივი პრომპტებით რეალურ დროში შეცვალონ გარემო, კომპანია კი ამბობს, რომ რეალურ დროში ტრაფიკისა და გადატვირთულობის ინფორმაციას ისეთი ნავიგაციის პროვაიდერებისგან იღებს, როგორიცაა TomTom.

AI აგენტები კრიტიკულ შემთხვევებს ქმნიან

სანის თქმით, მნიშვნელოვანია ინტერაქტიული ნაწილი. დემონსტრაციაზე მან სატესტო აგენტის ავტომობილს დაავალა, შემხვედრი ტრაფიკისკენ გაევლო, მეორე ავტომობილმა კი გვერდი აიცილა იმის ნაცვლად, რომ სატესტო ავტომობილს მასში გაევლო. კომპანია შედეგს ინტერაქტიული მონაწილეების მქონე სამყაროს მოდელად წარმოაჩენს და არა გარემოს ფიქსირებულ ჩვენებად.

Laplace Intelligence ასევე ამუშავებს AI აგენტებს, რომლებიც ავტომატურად ქმნიან კრიტიკულ შემთხვევებს, იშვიათ სცენარებს, რომლებმაც შეიძლება AI სისტემა შეაცდინონ. სანის თქმით, აგენტებს შეუძლიათ გამოიყენონ ინფორმაცია, მაგალითად სიახლეები და პოლიციის ანგარიშები ავარიების შესახებ, რათა გამოწვევა მისცენ ავტონომიურ მანქანებსა და სხვა ფიზიკურ AI აგენტებს. მისი აზრით, ეს ადამიანს პროცესიდან უფრო მეტად აშორებს, ვიდრე სიმულაციად ქცეულ ჩანაწერებზე ან ადამიანების მიერ ახალი სცენარების გამოგონებაზე დაყრდნობა.

მომხმარებლები და შემდეგი ნაბიჯები

კომპანია ამბობს, რომ შემოსავალი უკვე აქვს და მცირე მოგებაც მიიღო, ძირითადად ავტონომიური მართვის სამუშაოებიდან. სანის მიერ დასახელებულ მომხმარებლებში შედიან იაპონური სატვირთო ავტომობილების მწარმოებელი Isuzu, ტეხასში დაფუძნებული ავტონომიური სატვირთო კომპანია Bot Auto და Nvidia. Laplace Intelligence Nvidia-სა და T-Mobile-თან ერთად სან-ხოსეში, კალიფორნიაში, უფასო ჭკვიანი ქალაქის პილოტს ატარებს მაღალი დონის ტრაფიკის ოპერაციებისთვის და ადრეულ მოლაპარაკებებშია საწყობებისთვის ჰუმანოიდური რობოტიკის შემქმნელ პარტნიორებთან.

Laplace Intelligence სან-ფრანცისკოში TechCrunch Disrupt-ზე გამართული Startup Battlefield 200-ის 20 სტარტაპიდან ერთ-ერთია, სადაც სამშაბათს შუადღის შემდეგ Disrupt Stage-ზე გამოსვლას გეგმავს. კონტრაქტების უმეტესობა პროექტზე დაფუძნებულია, კომპანია კი ამბობს, რომ განმეორებადი შემოსავლისკენ მიდის და მასშტაბირებისთვის თანხებს ეძებს. სანმა მთავარ კონკურენტად Applied Intuition დაასახელა და თქვა, რომ Laplace Intelligence-ის უპირატესობა AI-ით AI-ს ტესტირების მეთოდოლოგიაა.

წყაროები: Techcrunch