Asosiy ma’lumotlar
- Laplace Intelligence jismoniy AI uchun avtomatlashtirilgan red-teaming yaratmoqda: Nvidia Cosmosning qayta o‘rgatilgan versiyasi asosidagi simulyatsiya haqiqiy joylarni tiklaydi, AI-agentlar esa tizimlarning kuchsiz joylarini o‘zlari topadi
- Asoschilar — CEO Howie Sun va chief scientist Henry Liu — Michigan universitetidan chiqqan; ularning 2023-yilgi maqolasi Nature muqovasiga chiqqan
- Mijozlar orasida Bot Auto va yirik yapon avtomobil ishlab chiqaruvchisi bor; shuningdek, Nvidia va T-Mobile bilan San-Xose shahrida aqlli shahar piloti; asosiy raqobatchi — Applied Intuition ($1,2 mlrd investitsiya, $15 mlrd baholash)
AI AI’ni sinaydi: Laplace yondashuvi
Ann-Arborlik Laplace Intelligence startapi robototexnika va jismoniy AI uchun avtomatlashtirilgan red-teaming — tizimlarning nosozliklarini ataylab topish orqali stress-test qilish — sohasida ishlaydi. Kompaniyaning asosiy g‘oyasi: jismoniy AI xavfsizligini ta’minlashning yagona yo‘li — uning sinovlarini AI’ga topshirishdir. CEO va hamasoschi Howie Sun TechCrunch’ga bergan intervyusida AI-agentlarning bashorat qilib bo‘lmaydiganligi misoli sifatida OpenAI — Hugging Face voqeasiga ishora qilib, agentlar kompyuterlardan haqiqiy dunyoga o‘tayotganini, u yerda xatolarga yo‘l qo‘yib bo‘lmaydigonini ta’kidladi. Uning so‘zlariga ko‘ra, maqsad — kompaniyalarga muammolarni joylashtirishdan oldin topish va tuzatishda yordam berish hamda vaqt o‘tishi bilan mijozlar, sug‘urtachilar va regulyatorlar ishonadigan dalillar bazasini shakllantirish.
Asoschilar va kelib chiqish
Howie Sun va hamasoschi, chief scientist Henry Liu Laplace’ni taxminan bir yil oldin Michigan universiteti bazasida asos soldi. Sun avtonom haydash AI’ni simulyatsiyada tekshirish bo‘yicha sakkiz yil akademik tadqiqotlar bilan shug‘ullandi; 2023-yilda u va Liu — o‘sha paytdagi ilmiy rahbari — shu mavzuda Nature jurnali muqovasiga chiqqan maqola nashr etdi. Shundan so‘ng uchuvchisiz avtomobillar sohasidagi kompaniyalardan qo‘ng‘iroqlar kela boshladi va Sun tadqiqotlarni mahsulotga aylantirishga qaror qildi. Nom «Laplace shaytoni»ga — Pyer-Simon Laplace’ning 1814-yilgi kelajakni mutlaqo aniq bashorat qilish imkoniyati haqidagi fikrlash tajribasiga ishora qiladi: «Biz, aslida, simulyatsiyadan haqiqiy dunyoning kelajagini bashorat qilish uchun foydalanamiz», — dedi Sun.
Simulyatsiya qanday ishlaydi
Mahsulotning yadrosi — haqiqiy dunyodan tiklangan yuqori aniqlikdagi simulyatsiya bo‘lib, u dunyolarni simulyatsiya qiluvchi AI platformasi bo‘lgan Nvidia Cosmosning qayta o‘rgatilgan (post-trained) versiyasi asosida ishlaydi. Muhit haqiqiy ma’lumotlar kombinatsiyasidan yaratiladi: masalan, Google Street View tasviri butun ko‘cha asosiga aylanishi mumkin, xaritalar ma’lumotlari esa muhitni haqiqiy masshtabda — Arizonadagi shosseadan Parijdagi piyodalar o‘tish joyigacha — tiklash imkonini beradi. Dasturchilar sahnani til ko‘rsatmalari bilan real vaqtda o‘zgartirishi mumkin, masalan, kunduzgi trafikni qo‘shish orqali; Sun so‘zlariga ko‘ra, Laplace TomTom kabi navigatsiya provayderlaridan trafik va tirbandlik ma’lumotlarini jalb qiladi. Boshqa ishtirokchilarning xatti-harakatlari ham simulyatsiya qilinadi: demoda sinov mashinasi Sun buyrug‘i bilan qarama-qarshi yo‘lakka chiqdi, qarshi kelgan avtomobil esa to‘qnashuvdan qochib siljidi. «Bu haqiqatan ham interaktiv simulyatsiya muhiti… aksincha, interaktiv ishtirokchilarga ega jahon modeli», — deb qayd etdi Sun.
Corner case’larni avtomatik topish
Laplace’ning asosiy farqi — AI-agentlarning corner case’larni (AI tizimini chalg‘itishi mumkin bo‘lgan nodir va murakkab ssenariylar) avtomatik yaratishi, bu inson ishtirokini kamaytiradi. Sun so‘zlariga ko‘ra, agentlar ssenariylarni yangiliklar, politsiyaning yo‘l-transport hodisalari hisobotlari va boshqa manbalardan olib, uchuvchisiz apparatlar va boshqa jismoniy AI’ni faol tekshirishi mumkin. Hozirda uchuvchisiz apparat dasturchilari asosan haqiqiy yurishlar yozuvlaridan simulyatsiyalar yasaydi yoki ssenariylarni qo‘lda o‘ylab topadi; ayrimlari, masalan, uchuvchisiz yuk mashinalari ishlab chiqaruvchisi Waabi allaqachon edge case’lar yaratish uchun AI’dan foydalanmoqda. Sun talab universal robotlar paydo bo‘lishi bilan keskin o‘sadi, deb hisoblaydi: ular bo‘yicha ma’lumotlar kamroq va hech kim real dunyoda edge case’lar qanday bo‘lishini bilmaydi.
Biznes, mijozlar va raqobat
Asoschilarning akademik kelib chiqishiga qaramay, Laplace allaqachon daromad oladi va kambag‘al foyda oladi. Asosiy daromad avtonom haydash ssenariylaridan keladi: mijozlar orasida Texasdagi uchuvchisiz yuk mashinalari kompaniyasi Bot Auto va yirik yapon avtomobil ishlab chiqaruvchisi bor. Laplace, shuningdek, Nvidia va T-Mobile bilan birga San-Xose (Kaliforniya) uchun yo‘l harakatini boshqarish bo‘yicha bepul aqlli shahar pilotida qatnashadi hamda omborlar uchun gumanoid robotlar yaratayotgan hamkorlar bilan erta bosqichda ishlaydi. Shartnomalarning aksariyati loyiha asosida; kompaniya muntazam daromadga o‘tishga intilmoqda. Eng yaqin maqsad — moliyaviy resurs jalb qilish va asosiy raqib Applied Intuition bilan raqobatlashish uchun kengayish; u $1,2 mlrd jalb qilib, post-money baholash $15 mlrdga yetdi. Sun bu haqda juda tashvishlanmaydi: u «AI AI’ni sinaydi» metodologiyasini jismoniy AI sinovlarini dinamik interaktiv jarayonga aylantiruvchi yangi paradigma deb ataydi va buni kompaniyaning asosiy «xandagi» deb biladi.
Disrupt’dagi chiqish
Laplace — 13–15-oktabr kunlari San-Fransiskoda bo‘lib o‘tadigan TechCrunch Disrupt konferensiyasidagi Startup Battlefield 200 tanlovida qatnashayotgan 20 startapdan biri. Kompaniya seshanba kuni tushdan keyin, 13-oktabrda Disrupt Sahnasida chiqish qildi. TechCrunch maqolasi Laplace’ning Nvidia bilan munosabatlari xususiyatini aniqlashtirish uchun yangilandi.
