Laplace Intelligence тестирует роботов и беспилотники с помощью ИИ
Стартап Laplace Intelligence из Анн-Арбора создал платформу для автоматического стресс-тестирования роботов и беспилотников в виртуальной реальности. Технология использует ИИ-агентов, которые ищут уязвимости в цифровых копиях реального мира до запуска физических машин.
Основание и научная база стартапа
Компания Laplace Intelligence была основана год назад выходцами из Мичиганского университета — генеральным директором Хави Сюном и его бывшим научным руководителем, главным ученым Генри Лю. Название стартапа отсылает к «демону Лапласа», известному мысленному эксперименту 1814 года о предсказании будущего с абсолютной точностью.
За последние восемь лет Сюн занимался академическими исследованиями в области тестирования беспилотного транспорта в симуляциях. В 2023 году совместная научная работа Сюна и Лю вышла на обложке журнала Nature, после чего разработчики беспилотников начали обращаться к ним за внедрением идей.
Ранее на нашем сайте выходили материалы по этой теме, включая новость от 13 октября 2026 года о том, как Laplace Intelligence тестирует роботов и беспилотники с помощью ИИ.
Автоматическое тестирование с помощью ИИ-агентов
Главная особенность продукта Laplace заключается в использовании ИИ-агентов, которые самостоятельно генерируют сложные дорожные сценарии и редкие граничные случаи. Агенты анализируют новости и полицейские отчеты о столкновениях, чтобы активно испытывать беспилотники на прочность без постоянного участия человека.
Стартап уже генерирует выручку и работает с клиентами, среди которых техасская компания Bot Auto и крупный японский автопроизводитель. Кроме того, Laplace сотрудничает с Nvidia и T-Mobile над бесплатным проектом умного города в Сан-Хосе и тестирует решения для складских гуманоидных роботов
Что это значит для пользователей
- Компания Laplace Intelligence пока не раскрывает публичную стоимость и условия коммерческого доступа для пользователей, так как большинство текущих контрактов носят проектный характер.
- Технология полезна разработчикам робототехники, автономного транспорта и систем умного города для поиска скрытых уязвимостей систем ИИ до их выхода в реальный физический мир.
- Главное отличие подхода Laplace от классических методов заключается в отказе от ручного создания сценариев: ИИ-агенты сами находят сложные дорожные ситуации на основе реальных данных и новостей.
- При работе с платформой стоит учитывать, что технология пока ориентирована на B2B-сегмент и крупные индустриальные испытания, а не на массового потребителя домашних устройств.
Источник: techcrunch.com
Обсудить в Telegram
