Laplace Intelligence: Testarea Roboților și a Mașinilor Autonome Înainte de Lumea Reală
Dacă există o lecție pe care incidentul OpenAI-Hugging Face ne-a oferit-o, este că agenții AI pot fi imprevizibili. „Imaginați-vă dacă ceva de genul acesta s-ar întâmpla în lumea fizică”, a declarat Howie Sun, CEO și co-fondator al Laplace Intelligence, pentru TechCrunch. „Agenții AI se mută de pe computere în lumea reală și nu ne dorim ca AI-ul fizic să eșueze în lumea reală.”
Cu sediul în Ann Arbor, Laplace dezvoltă testarea automată (red-teaming) — în esență, testarea la stres a unui sistem prin încercarea deliberată de a-l face să eșueze — pentru robotică și AI fizic. Compania pariază că singura modalitate de a asigura siguranța AI-ului fizic este ca AI-ul să-l testeze. „Scopul nostru este să ajutăm companiile să descopere și să remedieze problemele înainte de implementare și, în timp, să construim o bază comună de dovezi pe care clienții, asigurătorii și autoritățile de reglementare să le poată încredința”, a spus Sun.
Laplace este una dintre cele 20 de startup-uri care concurează în Startup Battlefield, competiția de pitch-uri de trei zile de la TechCrunch Disrupt, din centrul orașului San Francisco. Va prezenta pe scena Startup Battlefield luni după-amiaza, 13 octombrie.
Sun, alături de co-fondatorul și omul de știință șef Henry Liu, a fondat Laplace acum un an, la Universitatea din Michigan. Sun și-a petrecut ultimii opt ani în mediul academic cercetând cum să provoace AI-ul de conducere autonomă în simulare. În 2023, el și Liu — atunci consilierul său de doctorat — au publicat un articol pe această temă care a apărut pe coperta prestigiosului jurnal științific Nature. Atunci au început să primească apeluri de la companii de vehicule autonome interesate să le implementeze ideile. „Mi-am dat seama că vreau să construiesc asta și să o transform dintr-o cercetare pur academică într-un produs util în lumea reală”, a spus Sun.
Folosind cercetarea lor academică ca bază, Sun și Liu au construit Laplace, numită astfel după „demonul lui Laplace”, un experiment de gândire din 1814 al savantului francez Pierre-Simon Laplace, care și-a imaginat că dacă ai cunoaște starea exactă a tot ceea ce există în univers, ai putea prezice viitorul cu o precizie totală. „Folosim, în esență, simularea pentru a prezice viitorul lumii reale”, a spus Sun.
În centrul startup-ului se află o simulare de înaltă fidelitate, reconstituită din lumea reală, cuplată cu un agent AI care sondează constant pentru slăbiciuni și puncte de eșec. Scopul este de a asigura că orice AI fizic — fie că este vorba de un robot, un vehicul autonom sau o soluție pentru oraș inteligent — este sigur în simulare înainte de a fi implementat în lumea reală.
Mediul de simulare este o versiune post-antrenată a Cosmos de la Nvidia, o platformă de simulare a lumii AI, care este fundamentată în lumea reală, permițând Laplace să reconstruiască orice, de la o autostradă din Arizona la o trecere de pietoni din Paris. Simulările sunt generate prin combinarea unei rețele de informații din diverse surse din lumea reală. O imagine Google Street View poate servi drept referință din care este generată o întreagă stradă. Dar, în loc să genereze ceva aleatoriu, simulatorul combină datele hărților din lumea reală pentru a recrea un mediu la scară reală. Dezvoltatorii pot apoi folosi comenzi text pentru a schimba mediul în timp real, cum ar fi adăugarea de trafic de după-amiază. Sun spune că Laplace preia informații despre trafic și congestie în timp real de la furnizori de navigație precum TomTom.
În cadrul simulărilor Laplace, nu doar mediul este simulat, ci și comportamentul altor actori. De exemplu, în timpul unei demonstrații, Sun a dirijat vehiculul agent de testare să intre brusc pe banda de trafic din sens opus. Mașina pe care ar fi lovit-o — sau prin care ar fi trecut, așa cum se întâmplă adesea cu unele modele generative de lume — s-a dat din calea sa pentru a evita coliziunea. „Este cu adevărat un mediu de simulare interactiv”, a spus Sun. „Toată lumea reacționează la tot. … Acesta este mai mult un model de lume cu participanți interactivi.”
În timp ce mediul simulat este o parte importantă a produsului Laplace, unicul punct de vânzare real sunt agenții AI pe care startup-ul îi dezvoltă pentru a crea automat cazuri limită (scenarii dificile, rare care ar putea deraia un sistem AI), mutând omul mai departe din ecuație. „Ei pot crea [scenarii] din știri, din rapoarte de poliție despre coliziuni — tot felul de informații pentru a provoca activ vehiculele autonome și alți agenți AI fizici”, a spus Sun.
Astăzi, dezvoltatorii de vehicule autonome antrenează în principal un AI pentru a gestiona cazurile limită folosind înregistrări video pe care le transformă apoi într-o simulare, sau bazându-se pe oameni pentru a veni cu idei noi și a le proiecta. Deși multe companii AV au făcut ceea ce propune Laplace și au început să adopte AI pentru a crea cazuri limită pentru antrenament — compania de camioane autonome Waabi vine în minte — nevoia pentru acest tip de tehnologie va deveni cu adevărat evidentă atunci când vom începe să introducem roboți generalizați în lumea reală. „Există mai puține date despre robotică generalizată”, a spus Sun. „Nimeni nu știe care vor fi cazurile limită în lumea reală.”
Deși Sun și Liu provin din mediul academic, fără o experiență strălucită în companii tehnologice din Silicon Valley, cei doi au reușit să genereze venituri și chiar să obțină un profit modest. Majoritatea banilor provine din cazuri de utilizare în conducerea autonomă, clienții incluzând producătorul japonez de camioane Isuzu și firma texană de camioane autonome Bot Auto. Nvidia este, de asemenea, un client, spune Sun. Cele două companii, alături de T-Mobile, colaborează la un proiect pilot gratuit pentru oraș inteligent pentru orașul San Jose, pentru a oferi operațiuni de trafic de înalt nivel. Laplace se află, de asemenea, în stadii incipiente de colaborare cu parteneri care construiesc roboți umanoizi pentru depozite.
Mai multe contracte de clienți ale Laplace sunt în prezent bazate pe proiecte, iar compania lucrează pentru a transforma acest lucru în venituri recurente. Scopul pe termen scurt al startup-ului — pe care speră să-l atingă prin participarea la Disrupt — este de a atrage fonduri și de a scala, pentru a putea concura cu rivalii săi. Printre principalii săi rivali se numără Applied Intuition, un startup recent și popular care a atras 1,2 miliarde de dolari până în prezent, cu o evaluare post-money de 15 miliarde de dolari. Isuzu este, de asemenea, unul dintre clienții Applied. Sun nu este prea îngrijorat. El consideră că metodologia centrală a Laplace, de a folosi AI pentru a testa AI, este un „nou paradigmă care schimbă complet testarea AI-ului fizic”, transformând-o într-un „proces de testare interactiv dinamic”. „Aceasta va fi cea mai mare barieră”, a spus el.