Ann Arbor merkezli girişim Laplace Intelligence, robotlar ve otonom araçlar gibi fiziksel yapay zeka sistemlerini gerçek dünyaya çıkmadan önce yapay zeka ajanları ve etkileşimli simülasyonla test eden otomatik bir red-teaming platformu geliştiriyor. Michigan Üniversitesi çıkışlı ve kârlı bir girişim olan şirket, 13-15 Ekim tarihlerinde San Francisco'da düzenlenen TechCrunch Disrupt kapsamındaki Startup Battlefield 200 yarışmasında yarışan 20 girişimden biri olarak 13 Ekim Salı öğleden sonra Disrupt Stage'de sunum yapacak.
Şirketin CEO'su ve kurucu ortağı Howie Sun, konuya ilişkin TechCrunch'a yaptığı açıklamada, OpenAI-Hugging Face olayının gösterdiği gibi yapay zeka ajanlarının öngörülemez olabildiğini hatırlatarak, "Böyle bir şeyin fiziksel dünyada olduğunu hayal edin. Yapay zeka ajanları bilgisayarlardan gerçek dünyaya geçiyor ve fiziksel yapay zekanın gerçek dünyada başarısız olmasını istemiyoruz" dedi. Sun, şirketin hedefini "Şirketlerin dağıtım öncesinde sorunları keşfedip düzeltmelerine yardımcı olmak ve zamanla müşterilerin, sigortacıların ve düzenleyicilerin güvenebileceği ortak bir kanıt temeli oluşturmak" sözleriyle özetledi.
Sun, makalenin kapakta yer almasının ardından otonom araç şirketlerinden fikirlerini uygulamak isteyen çağrılar almaya başladığını anlattı. "Bunu inşa etmek ve tamamen akademik bir araştırmadan alıp gerçek dünyada faydalı bir ürüne dönüştürmek istediğimi fark ettim" diyen Sun, bu motivasyonla Liu ile birlikte Laplace'ı kurdu. Şirket adını, Fransız bilim insanı Pierre-Simon Laplace'ın 1814 yılında ortaya attığı bir düşünce deneyinden alıyor. "Laplace'ın şeytanı" olarak bilinen deneyde, evrendeki her şeyin kesin durumunu bilseydiniz geleceği tam bir kesinlikle tahmin edebileceğiniz öne sürülüyordu. Sun, "Biz esasen simülasyonu kullanarak gerçek dünyanın geleceğini tahmin ediyoruz" ifadesini kullandı.
Simülasyon ortamı, Nvidia'nın bir yapay zeka dünya simülasyon platformu olan Cosmos'un post-trained yani sonradan eğitilmiş bir versiyonu üzerine kurulu ve gerçek dünyaya dayandırılmış durumda. Bu sayede Laplace, Arizona'daki bir otoyoldan Paris'teki bir yaya geçidine kadar her şeyi yeniden oluşturabiliyor. Simülasyonlar, farklı gerçek dünya bilgilerinin bir ağını harmanlayarak üretiliyor. Bir Google Street View görüntüsü, tüm bir caddenin oluşturulduğu bir referans görevi görebiliyor. Ancak rastgele bir şey üretmek yerine simülatör, ölçeğe uygun bir ortamı yeniden yaratmak için gerçek dünya harita verilerini birleştiriyor.
Geliştiriciler daha sonra dil komutlarını kullanarak ortamı gerçek zamanlı olarak değiştirebiliyor, örneğin öğleden sonra trafiği ekleyebiliyor. Sun, Laplace'ın TomTom gibi navigasyon sağlayıcılarından gerçek zamanlı trafik ve yoğunluk bilgilerini çektiğini söyledi. Laplace simülasyonlarında yalnızca çevre değil, diğer aktörlerin davranışları da simüle ediliyor. Bir demo sırasında Sun, test aracını karşı şeride doğru savurması için yönlendirdi. Çarpacağı ya da bazı üretken dünya modellerinde yaygın olduğu gibi içinden geçeceği araç, çarpışmayı önlemek için yolundan çekildi. Sun, "Bu gerçekten etkileşimli bir simülasyon ortamı. Herkes her şeye tepki veriyor. Bu daha çok etkileşimli katılımcılara sahip bir dünya modeli gibi" dedi.
Günümüzde otonom araç geliştiricileri, bir yapay zekayı uç durumlarla başa çıkması için çoğunlukla kaydedilmiş görüntüleri simülasyona dönüştürerek eğitiyor veya yeni fikirler bulup bunları tasarlaması için insanlara güveniyor. Otonom kamyon şirketi Waabi gibi birçok otonom araç şirketi, Laplace'ın önerdiği gibi eğitim için uç durumlar yaratmak amacıyla yapay zekayı benimsemeye başlamış olsa da, bu tür teknolojiye duyulan ihtiyaç genelleştirilmiş robotlar gerçek dünyaya yerleştirilmeye başlandığında daha belirgin hale gelecek. Sun, "Genelleştirilmiş robotik hakkında daha az veri var. Gerçek dünyada uç durumların ne olacağını kimse bilmiyor" değerlendirmesini yaptı.
Laplace ayrıca Nvidia ve T-Mobile ile birlikte San Jose, California için üst düzey trafik operasyonları sağlamaya yönelik ücretsiz bir akıllı şehir pilotu üzerinde çalışıyor. Girişim ayrıca depolar için insansı robotlar geliştiren ortaklarla çalışmanın erken aşamalarında bulunuyor. Laplace'ın müşteri sözleşmelerinin çoğu bugün proje bazlı ve şirket bunu tekrarlayan gelire dönüştürmek için çalışıyor.
Girişimin yakın vadeli hedefi, Disrupt'ta yarışarak da destek bulmayı umduğu şekilde fon toplamak ve rakipleriyle rekabet edebilmek için ölçeklenmek. Rakiplerinin başında bugüne kadar 15 milyar dolar post-money değerleme üzerinden 1,2 milyar dolar toplamış olan geç aşama girişim Applied Intuition geliyor. Sun bu rekabet konusunda endişeli değil. Laplace'ın yapay zekayı test etmek için yapay zeka kullanma temel metodolojisinin "fiziksel yapay zekanın test edilmesini tamamen değiştiren yeni bir paradigma" olduğuna ve bunu "dinamik etkileşimli bir test sürecine" dönüştürdüğüne inanıyor. Sun, "Bu en büyük hendek olacak" dedi. Haberde, Laplace'ın Nvidia ile ilişkisine açıklık getirmek için güncelleme yapıldığı da belirtildi.
Şirketin CEO'su ve kurucu ortağı Howie Sun, konuya ilişkin TechCrunch'a yaptığı açıklamada, OpenAI-Hugging Face olayının gösterdiği gibi yapay zeka ajanlarının öngörülemez olabildiğini hatırlatarak, "Böyle bir şeyin fiziksel dünyada olduğunu hayal edin. Yapay zeka ajanları bilgisayarlardan gerçek dünyaya geçiyor ve fiziksel yapay zekanın gerçek dünyada başarısız olmasını istemiyoruz" dedi. Sun, şirketin hedefini "Şirketlerin dağıtım öncesinde sorunları keşfedip düzeltmelerine yardımcı olmak ve zamanla müşterilerin, sigortacıların ve düzenleyicilerin güvenebileceği ortak bir kanıt temeli oluşturmak" sözleriyle özetledi.
Michigan'dan Doğan Girişim ve Nature Kapaklı Araştırma
Laplace Intelligence, Howie Sun ve baş bilim insanı Henry Liu tarafından bir yıl önce Michigan Üniversitesi bünyesinden spinout olarak kuruldu. Sun, son sekiz yılını akademide otonom sürüş yapay zekasını simülasyonda nasıl zorlayabileceğini araştırmaya ayırdı. 2023 yılında Sun ve o dönem doktora danışmanı olan Liu, bu konudaki bir makaleyi yayımladı ve çalışma önde gelen bilimsel dergi Nature'ın kapağında yer aldı.Sun, makalenin kapakta yer almasının ardından otonom araç şirketlerinden fikirlerini uygulamak isteyen çağrılar almaya başladığını anlattı. "Bunu inşa etmek ve tamamen akademik bir araştırmadan alıp gerçek dünyada faydalı bir ürüne dönüştürmek istediğimi fark ettim" diyen Sun, bu motivasyonla Liu ile birlikte Laplace'ı kurdu. Şirket adını, Fransız bilim insanı Pierre-Simon Laplace'ın 1814 yılında ortaya attığı bir düşünce deneyinden alıyor. "Laplace'ın şeytanı" olarak bilinen deneyde, evrendeki her şeyin kesin durumunu bilseydiniz geleceği tam bir kesinlikle tahmin edebileceğiniz öne sürülüyordu. Sun, "Biz esasen simülasyonu kullanarak gerçek dünyanın geleceğini tahmin ediyoruz" ifadesini kullandı.
Gerçek Dünyadan Kopyalanan Etkileşimli Simülasyon
Girişimin temelinde, gerçek dünyadan yeniden oluşturulmuş yüksek doğruluklu bir simülasyon ile sürekli olarak zayıf noktaları ve arıza noktalarını araştıran bir yapay zeka ajanı bir araya geliyor. Amaç, ister bir robot, ister otonom bir araç, ister akıllı şehir çözümü olsun, herhangi bir fiziksel yapay zekanın gerçek dünyada konuşlandırılmadan önce simülasyonda güvenli olduğunun doğrulanması.Simülasyon ortamı, Nvidia'nın bir yapay zeka dünya simülasyon platformu olan Cosmos'un post-trained yani sonradan eğitilmiş bir versiyonu üzerine kurulu ve gerçek dünyaya dayandırılmış durumda. Bu sayede Laplace, Arizona'daki bir otoyoldan Paris'teki bir yaya geçidine kadar her şeyi yeniden oluşturabiliyor. Simülasyonlar, farklı gerçek dünya bilgilerinin bir ağını harmanlayarak üretiliyor. Bir Google Street View görüntüsü, tüm bir caddenin oluşturulduğu bir referans görevi görebiliyor. Ancak rastgele bir şey üretmek yerine simülatör, ölçeğe uygun bir ortamı yeniden yaratmak için gerçek dünya harita verilerini birleştiriyor.
Geliştiriciler daha sonra dil komutlarını kullanarak ortamı gerçek zamanlı olarak değiştirebiliyor, örneğin öğleden sonra trafiği ekleyebiliyor. Sun, Laplace'ın TomTom gibi navigasyon sağlayıcılarından gerçek zamanlı trafik ve yoğunluk bilgilerini çektiğini söyledi. Laplace simülasyonlarında yalnızca çevre değil, diğer aktörlerin davranışları da simüle ediliyor. Bir demo sırasında Sun, test aracını karşı şeride doğru savurması için yönlendirdi. Çarpacağı ya da bazı üretken dünya modellerinde yaygın olduğu gibi içinden geçeceği araç, çarpışmayı önlemek için yolundan çekildi. Sun, "Bu gerçekten etkileşimli bir simülasyon ortamı. Herkes her şeye tepki veriyor. Bu daha çok etkileşimli katılımcılara sahip bir dünya modeli gibi" dedi.
Yapay Zekanın Yapay Zekayı Test Ettiği Sistem
Simüle edilmiş ortam Laplace'ın ürününün önemli bir parçası olsa da, girişimin asıl benzersiz satış noktası, köşe vakalarını yani bir yapay zeka sistemini zorlayabilecek karmaşık ve nadir senaryoları otomatik olarak tasarlamak için geliştirdiği yapay zeka ajanları. Bu yaklaşım, insanı döngünün daha da dışına itmeyi hedefliyor. Sun, "Haberlerden, çarpışmalara ilişkin polis raporlarından, her türlü bilgiden yararlanarak otonom araçları ve diğer fiziksel yapay zeka ajanlarını aktif olarak zorlayabilirler" dedi.Günümüzde otonom araç geliştiricileri, bir yapay zekayı uç durumlarla başa çıkması için çoğunlukla kaydedilmiş görüntüleri simülasyona dönüştürerek eğitiyor veya yeni fikirler bulup bunları tasarlaması için insanlara güveniyor. Otonom kamyon şirketi Waabi gibi birçok otonom araç şirketi, Laplace'ın önerdiği gibi eğitim için uç durumlar yaratmak amacıyla yapay zekayı benimsemeye başlamış olsa da, bu tür teknolojiye duyulan ihtiyaç genelleştirilmiş robotlar gerçek dünyaya yerleştirilmeye başlandığında daha belirgin hale gelecek. Sun, "Genelleştirilmiş robotik hakkında daha az veri var. Gerçek dünyada uç durumların ne olacağını kimse bilmiyor" değerlendirmesini yaptı.
Gelir Modeli, Müşteriler ve Rekabet
Sun ve Liu akademiden gelmelerine ve parlak Silikon Vadisi teknoloji şirketi geçmişlerine sahip olmamalarına rağmen gelir elde etmeye ve hatta mütevazı bir kâr elde etmeye başladı. Gelirin çoğu otonom sürüş kullanım durumlarından geliyor. Müşteriler arasında Teksas merkezli otonom kamyon şirketi Bot Auto ve büyük bir Japon otomotiv üreticisi bulunuyor.Laplace ayrıca Nvidia ve T-Mobile ile birlikte San Jose, California için üst düzey trafik operasyonları sağlamaya yönelik ücretsiz bir akıllı şehir pilotu üzerinde çalışıyor. Girişim ayrıca depolar için insansı robotlar geliştiren ortaklarla çalışmanın erken aşamalarında bulunuyor. Laplace'ın müşteri sözleşmelerinin çoğu bugün proje bazlı ve şirket bunu tekrarlayan gelire dönüştürmek için çalışıyor.
Girişimin yakın vadeli hedefi, Disrupt'ta yarışarak da destek bulmayı umduğu şekilde fon toplamak ve rakipleriyle rekabet edebilmek için ölçeklenmek. Rakiplerinin başında bugüne kadar 15 milyar dolar post-money değerleme üzerinden 1,2 milyar dolar toplamış olan geç aşama girişim Applied Intuition geliyor. Sun bu rekabet konusunda endişeli değil. Laplace'ın yapay zekayı test etmek için yapay zeka kullanma temel metodolojisinin "fiziksel yapay zekanın test edilmesini tamamen değiştiren yeni bir paradigma" olduğuna ve bunu "dinamik etkileşimli bir test sürecine" dönüştürdüğüne inanıyor. Sun, "Bu en büyük hendek olacak" dedi. Haberde, Laplace'ın Nvidia ile ilişkisine açıklık getirmek için güncelleme yapıldığı da belirtildi.
Yazılım ve Uygulamalar
Yazılım ve Uygulamalar
Yazılım ve Uygulamalar
Yorumlar (0)
Yorum yapmak için giriş yapmalısınız.