Physicl залучив $10 млн на реалістичні симуляції для роботів
Стартап Physicl залучив $10 млн посівного фінансування від Inovia Capital для розробки інструментів, що допомагають творцям моделей світу та робототехнічним компаніям навчати системи на реалістичніших симуляціях. Про це повідомляє TechCrunch.
Компанію заснував і очолює Алекс де Віган, який протягом десяти років розвивав nfinite — платформу для створення 3D-моделей товарів і їхнього представлення в онлайн-магазинах. Physicl планує застосувати створений раніше технологічний стек для перетворення неповної та неоднорідної інформації з реального світу на деталізовані тривимірні середовища з коректною геометрією, матеріалами та фізичними властивостями.
Розробники фізичних моделей штучного інтелекту, які мають зробити роботів здатнішими працювати, зокрема, з різноманітними дрібними предметами, стикаються з обмеженнями навчання на відео та високою вартістю збирання даних через дистанційне керування. Одним із можливих рішень є навчання в цифрових середовищах, однак такі симуляції мають достатньо точно відтворювати фізику реального світу.
Physicl зосереджується на донавчанні моделей для складних крайових випадків. Наприклад, синтетичні дані можуть допомогти навчити робота розпізнавати чашку на захаращеній стільниці або в тіні.
Стартап випускає продукт Studio, який містить 10 тисяч тривимірних середовищ і 100 тисяч об’єктів. Користувачі зможуть створювати сцени для генерації синтетичних даних під конкретні завдання навчання роботів.
Одним із ранніх клієнтів Physicl стала компанія SpAItial, що розробляє моделі світу. Її інструмент створює 3D-симуляції з двовимірних зображень. Засновник і генеральний директор SpAItial Маттіас Ніснер заявив, що високоточні синтетичні дані потрібні для ефективного навчання таких систем. За його словами, привабливість підходу Physicl полягає у можливості генерувати потрібні дані під час навчання моделі, залежно від її поточного стану.
Де Віган заявив, що надалі клієнти можуть завантажувати на платформу великі масиви зображень або даних LiDAR, щоб перетворювати їх на якісні 3D-представлення та створювати численні варіації даних для навчання моделей.
- Останні
- Популярні
Новини по днях
6 листопада 2026
