Главное в материале
- Laplace Intelligence строит автоматизированный ред-тиминг для физического ИИ: симуляция на дообученной версии Nvidia Cosmos воссоздаёт реальные локации, а ИИ-агенты сами ищут слабые места систем
- Основатели — CEO Howie Sun и chief scientist Henry Liu — вышли из Университета Мичигана; их статья 2023 года попала на обложку Nature
- Клиенты включают Bot Auto и крупного японского автопроизводителя; также пилот умного города в Сан-Хосе с Nvidia и T-Mobile; главный конкурент — Applied Intuition ($1,2 млрд инвестиций, оценка $15 млрд)
ИИ тестирует ИИ: подход Laplace
Анн-Арборский стартап Laplace Intelligence разрабатывает автоматизированное ред-тиминг — стресс-тестирование систем путём намеренного поиска их отказов — для робототехники и физического ИИ. Ставка компании: единственный способ обеспечить безопасность физического ИИ — поручить его тестирование ИИ. CEO и сооснователь Howie Sun в интервью TechCrunch сослался на инцидент OpenAI — Hugging Face как пример непредсказуемости ИИ-агентов и отметил, что агенты перемещаются из компьютеров в реальный мир, где сбои недопустимы. Цель, по его словам, — помогать компаниям находить и исправлять проблемы до развёртывания и со временем формировать базу доказательств, которой смогут доверять клиенты, страховщики и регуляторы.
Основатели и происхождение
Howie Sun и сооснователь, chief scientist Henry Liu, основали Laplace около года назад на базе Университета Мичигана. Sun восемь лет занимался академическими исследованиями по проверке ИИ автономного вождения в симуляции; в 2023 году он и Liu — его тогдашний научный руководитель — опубликовали статью на эту тему, попавшую на обложку журнала Nature. После этого начали поступать звонки от компаний в сфере беспилотных автомобилей, и Sun решил превратить исследования в продукт. Название отсылает к «демону Лапласа» — мысленному эксперименту 1814 года Пьера-Симона Лапласа о возможности абсолютно точного предсказания будущего: «Мы, по сути, используем симуляцию, чтобы предсказывать будущее реального мира», — сказал Sun.
Как устроена симуляция
Ядро продукта — высокоточная симуляция, воссозданная из реального мира, на основе дообученной (post-trained) версии Nvidia Cosmos, платформы ИИ-симуляции миров. Среда генерируется из комбинации реальных данных: например, изображение Google Street View может стать основой целой улицы, а данные карт позволяют воспроизводить окружение в реальном масштабе — от шоссе в Аризоне до пешеходного перехода в Париже. Разработчики могут менять сцену языковыми подсказками в реальном времени, например добавляя дневной трафик; Laplace, по словам Sun, подтягивает данные о трафике и пробках от навигационных провайдеров вроде TomTom. Симулируется и поведение других участников: в демо тестовая машина по команде Sun выехала на встречную полосу, а встречный автомобиль сместился, избежав столкновения. «Это по-настоящему интерактивная среда симуляции… скорее мировая модель с интерактивными участниками», — отметил Sun.
Автоматический поиск corner cases
Ключевое отличие Laplace — ИИ-агенты, автоматически создающие corner cases (редкие и сложные сценарии, способные сбить ИИ-систему), что уменьшает участие человека. Агенты, по словам Sun, могут черпать сценарии из новостей, полицейских отчётов о ДТП и других источников, чтобы активно проверять беспилотники и другой физический ИИ. Сейчас разработчики беспилотников в основном используют записи реальных поездок, превращаемые в симуляции, или придумывают сценарии вручную; некоторые, вроде производителя беспилотных грузовиков Waabi, уже применяют ИИ для генерации edge cases. Sun считает, что спрос резко вырастет с появлением универсальных роботов: данных по ним меньше, и никто не знает, какими будут edge cases в реальном мире.
Бизнес, клиенты и конкуренция
Несмотря на академическое происхождение основателей, Laplace уже генерирует выручку и получает скромную прибыль. Основной доход — от сценариев автономного вождения: среди клиентов техасская компания беспилотных грузовиков Bot Auto и крупный японский автопроизводитель. Laplace также вместе с Nvidia и T-Mobile участвует в бесплатном пилоте умного города для Сан-Хосе (Калифорния) по управлению дорожным движением и на ранней стадии работает с партнёрами, создающими гуманоидных роботов для складов. Большинство контрактов проектные; компания стремится перейти к регулярной выручке. Ближайшая цель — привлечь финансирование и масштабироваться для конкуренции с главным соперником, Applied Intuition, которая привлекла $1,2 млрд при постмани-оценке $15 млрд. Sun не слишком обеспокоен: он называет методологию «ИИ тестирует ИИ» новой парадигмой, превращающей тестирование физического ИИ в динамичный интерактивный процесс, и считает это главным «рвом» компании.
Выступление на Disrupt
Laplace — один из 20 стартапов, участвующих в конкурсе Startup Battlefield 200 на конференции TechCrunch Disrupt в Сан-Франциско 13–15 октября. Компания выступила на Disrupt Stage во вторник днём, 13 октября. Статья TechCrunch была обновлена для уточнения характера отношений Laplace с Nvidia.
