Physicl sammelt 10 Millionen Dollar ein und baut die Szenen, an denen Robotermodelle scheitern

Physicl hat in einer Seed-Runde 10 Millionen Dollar eingesammelt, angeführt von Inovia Capital, mit US Venture Partners als weiterem Geldgeber, und am 6. November sein erstes Produkt Studio vorgestellt. Du beschreibst einen Fall, in dem dein Modell danebenliegt, etwa eine Tasse, die bei Sonnenuntergang halb hinter einer Tasche steckt. Studio sucht eine passende Szene aus 10.000 Umgebungen und 100.000 Objekten aus echter 3D-Geometrie, rendert sie tausendfach und berechnet Tiefe, Oberflächennormalen, Segmentierungsmasken, Boxen und Kameraposition direkt aus der Szene, so das Unternehmen.

Was Studio heute liefert, sind Wahrnehmungsdaten. Es rendert Bilder und Videos, keine Roboterbewegungen und keine Kontaktkräfte. Zuerst hilft es also Modellen, die falsch sehen. Das einzige Ergebnis, das Physicl nennt, passt dazu: SpAItial, das echte Räume in begehbares 3D verwandelt, hat mit Physicl-Daten seinen Rekonstruktionsfehler in echten Räumen mehr als halbiert. SpAItial-Chef Matthias Niessner berät zugleich Physicl.

Gründer und CEO Alex de Vigan hat in den vergangenen zehn Jahren bei nfinite 3D-Modelle von Produkten und Räumen für Händler gebaut, und Physicl nutzt diese Pipeline weiter, berichtet TechCrunch. Das Geld fließt in die Teams in Paris und der San Francisco Bay Area. Studio ist in einer kostenlosen Beta und öffnet sich Forschungsteams nach und nach.

Laut Physicl waren Robotiklabore unter den ersten Teams, die nach den Daten gefragt haben. Für die Physical AI-Geschichte fehlt noch ein Ergebnis: ein Roboterteam, das seine reale Erfolgsquote vor und nach dem Training mit Studio-Szenen veröffentlicht. Andere jüngere Wetten auf Roboterdaten, etwa LiberAIs Handschuh-Aufnahmen, zielten auf Bewegungen.