Summary
Laplace Intelligenceは、ロボットや自動運転車などの物理AIを仮想環境で検証する自動レッドチーミング技術を開発している。自動運転関連の顧客案件で収益を得ており、Nvidia、T-Mobileとサンノゼのスマートシティ実証にも取り組んでいる。
Detailed facts
実環境を再現するシミュレーションとAI検証
ミシガン大学発のLaplace Intelligenceは、CEOのHowie Sunと共同創業者でチーフサイエンティストのHenry Liuが設立した。実世界の情報を組み合わせた高精細シミュレーション内で、AIエージェントが自動運転車やロボットの弱点や失敗しやすい状況を探る技術を開発している。シミュレーション基盤にはNvidiaの世界シミュレーションプラットフォーム「Cosmos」を調整したものを使い、地図情報やGoogle Street Viewなどを参照して環境を再現する。
Check the source ↗顧客案件と実証の状況
同社は自動運転用途を中心に顧客契約を獲得しており、顧客にはテキサス州の自動運転トラック企業Bot Autoと日本の大手自動車メーカーが含まれる。Nvidia、T-Mobileとは、カリフォルニア州サンノゼで交通運用の高度化を目的とする無料のスマートシティ実証に取り組んでいる。また、倉庫向けヒューマノイドロボットを開発する企業との協業は初期段階にある。契約の大半は現時点でプロジェクト単位で、同社は継続収益型への移行を目指している。
Check the source ↗独自観点のコメント
### 物理AIの検証を「シナリオ作成」から自動化 Laplaceの特徴は、シミュレーション環境の再現だけでなく、AIエージェントが失敗につながる状況を自動設計する点にある。交通事故の記事や警察記録などをシナリオ作成に利用する構想は、既存の走行映像の再利用や人手によるケース設計とは異なるアプローチだ。さらに、仮想環境内の他車両なども反応する仕組みを掲げ、単独の物体や固定条件を再現するだけではない検証を目指している。
顧客契約は自動運転分野が中心である一方、同社は汎用ロボットの現場導入にも対象を広げようとしている。自動運転で蓄積した検証手法を、実世界の失敗例が十分にそろわないロボット分野に適用できるかが、製品の差別化を測る具体的な論点となる。現在のプロジェクト単位の契約から継続収益につなげられるかも、事業面での課題として残る。
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Sources
- Press coverage TechCrunch Robotics — Read the original ↗