Ann Arborban alapított Laplace Intelligence azt a problémát célozza, hogy az AI-ügynökök kiszámíthatatlansága a digitális világról a fizikai térbe átlépve veszélyes következményekhez vezethet. A startupot Howie Sun és Henry Liu alapította egy évvel ezelőtt a University of Michiganről érkezve; Sun az elmúlt nyolc évben autonóm vezetés terén végzett kutatást, és 2023-ban Sun és Liu közös tanulmánya a Nature borítójára is került.
Mi a Laplace megközelítése?
A vállalat célja automatizált red-teaming — azaz szándékos stressztesztelés — kialakítása robotika és egyéb fizikai AI számára. A termék központjában egy valós világból rekonstruált, nagy pontosságú szimuláció áll, amelyet egy folyamatosan gyenge pontokat kereső AI-ügynök tesztel. A megközelítés lényege, hogy a fizikai AI rendszerek csak akkor legyenek élesítésre készek, ha a szimulációban már bizonyították biztonságosságukat.
Technikai alapok
A szimulációs környezet egy, a Laplace által továbbképzett változata Nvidia Cosmos platformjának; ez lehetővé teszi, hogy egy Arizona autópályájától egy párizsi gyalogátkelőhelyig a valós világhoz hű terepeket építsenek fel. A környezet előállítása valós források, például Google Street View képek és térképadatok összeolvasztásával történik, így a létrejövő szimuláció arányos és valószerű marad. A rendszer valós idejű forgalmi és torlódási adatokat is használ navigációs szolgáltatóktól, például TomTomtól.
A szimuláció nemcsak a környezetet, hanem más szereplők viselkedését is modellezi: az egyes szereplők reagálnak egymásra, így interaktív, dinamikus világmodell jön létre. Egy bemutató során a tesztügynök például egy járművet az ellentétes sávba irányított; a szimulált másik jármű ekkor elmozdult, hogy elkerülje az ütközést, ahelyett, hogy ütközésen átmenő viselkedést produkált volna.
Automatikus szcenáriótervezés és sarokesetek
A Laplace különlegessége az az AI-ügynök, amely automatikusan generálja a sarokeseteket: ritka, bonyolult helyzeteket, amelyek könnyen megbillenthetik egy rendszert. Az ügynökök híreket, rendőrségi baleseti jelentéseket és más adathalmazokat használva terveznek provokatív, valósághű kihívásokat az autonóm járművek és más fizikai AI ügynökök számára. A cél, hogy egyre kevesebb emberi beavatkozással fedezzék fel és javítsák ki a rendszergyengeségeket.
Ügyfelek, együttműködések és üzleti modell
A Laplace már most is bevételt termel, és mérsékelt profitot ért el; fő vásárlói az autonóm vezetés területéről érkeznek. Neves ügyfeleik közé tartozik a japán teherautógyártó Isuzu és a texasi Bot Auto. Nvidia is ügyfélként szerepel, és a Laplace, az Nvidia és a T-Mobile közösen dolgoznak egy ingyenes smart city piloton a City of San Jose számára, amely magas szintű forgalomirányítást biztosítana. A cég emellett korai stádiumban áll együttműködéseknél humanoid raktári robotikai fejlesztőkkel.
Jelenleg a legtöbb ügyfélszerződés projektalapú; a vállalat célja a visszatérő bevételi modellek felé való elmozdulás és a skálázás, amelyhez tőkebevonást remélnek, többek között a TechCrunch Disrupt Startup Battlefield versenyen való szereplés révén. Laplace a Startup Battlefield színpadán fog bemutatkozni 2024. október 13-án.
Versenytársak és Laplace álláspontja
Az egyik fő versenytárs az Applied Intuition, amely eddig körülbelül 1,2 milliárd dollárt gyűjtött és 15 milliárd dolláros poszt-money értékeléssel rendelkezik; Isuzu az ő ügyfeleik között is szerepel. Howie Sun szerint azonban a Laplace által alkalmazott módszertan — az AI használata AI tesztelésére — paradigma-váltást jelent a fizikai AI vizsgálatában, és dinamikus, interaktív tesztelési folyamatot hoz létre, amely hosszú távon jelentős előnyt biztosíthat.
Miért számít ez?
Ahogy az AI-ügynökök a virtuális környezetekből a fizikai világba kerülnek, a hibák következményei súlyosabbak lehetnek. Laplace megközelítése annak érdekében jelentős: az automatizált, valósághűen interaktív szimulációk és az AI által generált sarokesetek segíthetnek abban, hogy robotok, önvezető járművek és okosvárosi rendszerek élesítés előtt több, valós körülményekhez hasonló kihívást álljanak ki. A technológia elterjedése és skálázása a vállalat szerint kulcsfontosságú lesz a fizikai AI biztonságos alkalmazásához.
Időpontok és részletek
- Alapítók: Howie Sun (CEO) és Henry Liu (tudományos vezető)
- Alapítás: körülbelül egy éve, University of Michigan hátérrel
- Fontos mérföldkövek: 2023-as Nature-borítós tanulmány
- TechCrunch Disrupt Startup Battlefield bemutató: 2024. október 13., hétfő délután
- Ügyfelek/partnerek: Isuzu, Bot Auto, Nvidia, T-Mobile, San Jose smart city pilot
- Fő versenytárs: Applied Intuition (kb. 1,2 milliárd USD befektetés, 15 milliárd USD poszt-money értékelés)
Laplace célja, hogy a fizikai AI rendszerek mind biztonságosabbak legyenek a valós világba való kilépés előtt az automatizált red-teaming eszközök révén.
