Laplace Intelligence Kiểm Thử Robot Và Xe Tự Hành Trước Triển Khai

Sau sự cố OpenAI-Hugging Face, Laplace Intelligence cho rằng AI agent có thể khó lường. Howie Sun nói AI agent đang đi từ máy tính ra thế giới thực, và không ai muốn AI vật lý thất bại ngoài đời.

Công ty ở Ann Arbor đang xây hệ thống kiểm thử áp lực tự động cho robot và AI vật lý. Mục tiêu là để AI thử chính AI, nhằm tìm lỗi của hệ thống trước khi triển khai.

Sun nói mục tiêu là giúp các công ty phát hiện và sửa vấn đề trước khi triển khai. Về lâu dài, công ty muốn xây một nền tảng bằng chứng chung để khách hàng, công ty bảo hiểm và cơ quan quản lý có thể tin cậy.

Laplace là 1 trong 20 startup tranh tài ở Startup Battlefield 200, cuộc thi diễn ra tại TechCrunch Disrupt ở San Francisco trong tuần này, từ 13-15/10. Công ty sẽ trình bày trên Disrupt Stage vào chiều thứ Ba, 13/10.

Sun và đồng sáng lập, nhà khoa học trưởng Henry Liu, lập công ty 1 năm trước từ Đại học Michigan. Sun đã có 8 năm làm việc trong giới học thuật để nghiên cứu cách thử thách AI lái xe tự hành trong mô phỏng.

Năm 2023, ông và Liu, khi đó là người hướng dẫn nghiên cứu tiến sĩ của ông, công bố một bài báo về chủ đề này và bài báo được lên bìa Nature. Từ đó, các cuộc gọi từ các công ty xe tự hành bắt đầu đến.

Tên Laplace lấy từ 'Laplace's demon', một thí nghiệm tư duy năm 1814 của học giả Pháp Pierre-Simon Laplace. Ông cho rằng nếu biết trạng thái chính xác của mọi thứ trong vũ trụ, có thể đoán tương lai với độ chính xác tuyệt đối.

Ở lõi của công ty là môi trường mô phỏng độ chân thực cao được tái tạo từ thế giới thực, đi cùng một AI agent luôn dò tìm điểm yếu và điểm lỗi. Mục tiêu là bảo đảm robot, xe tự hành hoặc giải pháp thành phố thông minh an toàn trong mô phỏng trước khi triển khai ngoài đời.

Môi trường mô phỏng này là phiên bản sau huấn luyện của Cosmos, nền tảng mô phỏng thế giới AI của Nvidia, và được neo vào thế giới thực. Nó có thể tái tạo từ cao tốc ở Arizona đến vạch qua đường cho người đi bộ ở Paris.

Các mô phỏng được tạo bằng cách trộn dữ liệu thực tế từ nhiều nguồn khác nhau. Một ảnh từ Google Street View có thể làm điểm tham chiếu để sinh ra cả một con phố, rồi hệ thống kết hợp dữ liệu bản đồ thực để tái tạo môi trường đúng tỉ lệ.