Physiclが1000万ドル調達しStudio発表

Physiclのシードラウンドは、物理AIの開発者たちが根深いギャップに直面する中で実施された。制御されたデモでは良好に動作するモデルも、異常な照明や見慣れない物体、予期しない物理的配置ではつまずくことがある。こうしたエッジケースを従来のデータ収集で網羅的に捉えるのは難しく、Physiclのシミュレーション基盤のアプローチはこの問題の解決を狙う。

Studioでは、研究開発者が問題のあるシナリオを選択したり記述したりして、照明やカメラアングル、物体の配置などの変数を調整し、その弱点を狙った学習データを生成できる。探索可能な3D環境向けのワールドモデルを開発するSpAItialは、Physiclが生成したデータを使い、実在の部屋を再構成するモデルの能力を改善、再構成誤差率を半分超削減したと両社は述べている。

新たな資金はPhysiclのチーム拡大と合成データ生成プラットフォームのさらなる開発に充てる計画で、同社は狙いを定めた物理AI向け学習データを開発者がより利用しやすくすることを目指す。PhysiclはすでにMeta、World Labs、Epic Games、SpAItialなどのAI研究所と協業しているとしており、ロボティクスシステムやワールドモデルを手がける研究者の間で初期の traction を得ていることをうかがわせる。