Physicl、1000万ドルのシード調達　ロボットのモデルが失敗する場面を作る

Physiclは11月6日、Inovia Capitalが主導し、US Venture Partnersも参加したシードラウンドで1000万ドルを調達し、最初の製品Studioを公開した。研究者がモデルの失敗する状況、たとえば夕日の中で袋に半分隠れたマグカップを説明すると、Studioは実在の3D形状で作った1万の環境と10万のアセットから合う場面を選び、何千通りにも描き分ける。深度、表面法線、セグメンテーションマスク、バウンディングボックス、カメラ姿勢は場面そのものから計算すると同社は説明している。

Studioが今出しているのは知覚のデータだ。描くのは画像と動画で、ロボットの動作や接触力ではない。だから最初に役立つのは「見間違える」モデルになる。Physiclが名前を挙げた唯一の成果もそうだった。実在の部屋を歩き回れる3Dに変えるSpAItialは、Physiclのデータで実在の部屋の再構成誤差を半分以下にした。SpAItialの最高経営責任者Matthias NiessnerはPhysiclのアドバイザーでもある。

TechCrunchによると、最高経営責任者のAlex de Vigan氏はこの10年、nfiniteで小売企業向けに商品や部屋の3Dモデルを作ってきた。Physiclはその仕組みを使い回している。資金はパリとサンフランシスコ・ベイエリアのチームに充てる。Studioは無料のベータ版で、研究チームに少しずつ開放する。

Physiclによると、最初にデータを求めてきたチームにはロボット研究室もあった。そのフィジカルAIの売り文句に欠けているのは、ロボットのチームがStudioの場面で学習する前と後の実環境での成功率を公表することだ。最近のロボットデータへの賭け、たとえばLiberAIのグローブ記録は、動作のほうを狙っていた。