Physicl-მა რობოტების მომზადებისთვის 10 მილიონი დოლარის ინვესტიცია მიიღო
რობოტების მომავალი ციფრულ სიმულაციებშია
ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მომუშავე სტარტაპმა Physicl-მა 10 მილიონი დოლარის ოდენობის საწყისი დაფინანსება (seed funding) მოიპოვა. კომპანია, რომელსაც Inovia Capital-ი უჭერს მხარს, მიზნად ისახავს რობოტების მომზადების პროცესის დახვეწას უაღრესად რეალისტური, ფიზიკის კანონებზე დაფუძნებული ციფრული გარემოების შექმნით.
Physicl-ის დამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი, Alex de Vigan, ტექნოლოგიურ სექტორში ახალი სახელი არ არის. მანამდე ის nfinite-ის ხელმძღვანელი იყო, რომელიც ბრენდებისთვის 3D პროდუქტების მოდელირებას ახორციელებდა. თუმცა, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის განვითარებამ ბაზარზე ახალი მოთხოვნები გააჩინა, რამაც de Vigan-ს აზრი შეაცვლევინა და ფოკუსი რობოტიკისკენ გადაატანინა.
რატომ არის სიმულაცია გადამწყვეტი?
დღეს რობოტების გაწვრთნა რთული ამოცანაა. ვიდეო მასალებზე დაყრდნობით სწავლება ხშირად არასაკმარისია, ხოლო რეალურ სამყაროში მონაცემთა შეგროვება ძვირადღირებული და ნელი პროცესია. მკვლევრები ცდილობენ, რობოტებს ასწავლონ მცირე ზომის ობიექტების მანიპულირება, თუმცა მათთვის ყველაზე დიდი გამოწვევა ე.წ. „ზღვრული შემთხვევების“ (edge cases) დაძლევაა — მაგალითად, რობოტს შეიძლება გაუჭირდეს ჭიქის დანახვა და აღება, თუ ის დაჩრდილულ ადგილას ან არეულ ზედაპირზე დევს.
Physicl-ის მიერ შექმნილი პლატფორმა, სახელად Studio, სწორედ ამ პრობლემას წყვეტს. სისტემა მოიცავს 10 000-ზე მეტ 3D გარემოს და 100 000-მდე ობიექტის მოდელს. ეს საშუალებას აძლევს დეველოპერებს, შექმნან სინთეტიკური მონაცემები, რომლებიც ზუსტად იმეორებს რეალურ ფიზიკურ კანონებს, გეომეტრიასა და მასალებს. შედეგად, რობოტი იღებს ვარჯიშის შესაძლებლობას უსაფრთხო, ციფრულ სივრცეში.
თანამშრომლობა და პერსპექტივები
სტარტაპის შესაძლებლობები უკვე შეაფასეს დარგის სპეციალისტებმა. SpAItial, კომპანია, რომელიც 2D გამოსახულებებიდან 3D სიმულაციებს ქმნის, Physicl-ის ერთ-ერთი პირველი მომხმარებელია. როგორც მიუნხენის ტექნიკური უნივერსიტეტის პროფესორი და SpAItial-ის დამფუძნებელი Matthias Niessner აღნიშნავს, მათთვის მიმზიდველია ის ფაქტი, რომ მონაცემთა გენერირება ავტომატურად, რეალურ დროში ხდება. როდესაც ხელოვნურ ინტელექტს სწავლების პროცესში კონკრეტული ტიპის მონაცემი აკლია, Physicl-ის პლატფორმა მას მყისიერად ქმნის.
Physicl არ აპირებს მხოლოდ მონაცემების მიმწოდებლად დარჩეს. კომპანიის გრძელვადიანი ხედვაა, გახდეს უნივერსალური ინსტრუმენტი, სადაც მომხმარებლებს შეეძლებათ მილიონობით საათის მონაცემების (მაგალითად, LIDAR-ის სკანირების შედეგების) შეტანა და მათი მაღალი ხარისხის 3D მოდელებად გარდაქმნა. ეს მიდგომა შესაძლებელს გახდის მილიარდობით ვარიაციის გენერირებას, რაც რობოტებს ადამიანის მსგავსი მოხერხებულობის მიღწევაში დაეხმარება.
მიუხედავად იმისა, რომ რობოტიკის სფერო ჯერ კიდევ ადრეულ სტადიაზეა და საკმაოდ კონკურენტული, Physicl-ის ტექნოლოგია მნიშვნელოვან ნაბიჯს დგამს ციფრული და ფიზიკური სამყაროების დაახლოებისკენ. ქართველი ტექნოლოგიური ენთუზიასტებისთვის ეს იმის ნიშანია, რომ რობოტები, რომლებიც ჩვენს ყოველდღიურ საყოფაცხოვრებო თუ საწარმოო პრობლემებს გადაჭრიან, სულ უფრო ახლოს არიან რეალობასთან.