Laplace Intelligence izstrādā mākslīgā intelekta vadītu red-teamingu, lai testētu robotus un autonomas transportlīdzekļus

Attēls: Howie Sun, CEO, Laplace Intelligence.Image Credits:Laplace Intelligence · Avots

Laplace Intelligence, kas izveidots no Mičiganas Universitātes, izmanto mākslīgā intelekta aģentus augstas precizitātes reālās pasaules simulācijās, lai proaktīvi identificētu kļūmju punktus robotikā un pašbraucošajās automašīnās pirms to ieviešanas, cenšoties uzlabot drošību un uzticamību.

Tā kā mākslīgā intelekta sistēmas arvien vairāk pārceļas no digitālajām vidēm uz fiziskām lietojumprogrammām, piemēram, robotiku un autonomiem transportlīdzekļiem, to uzticamības un drošības nodrošināšana kļūst ārkārtīgi svarīga. Laplace Intelligence, starta uzņēmums, ko 2025. gadā dibinājuši Mičiganas Universitātes pētnieki Hausijs Suns un Henrijs Lju, risina šo izaicinājumu, izmantojot mākslīgā intelekta vadītu red-teamingu interaktīvās, augstas precizitātes simulācijās. Viņu pieeja ir atklāt iespējamas kļūmes pirms šādu sistēmu ieviešanas reālajā pasaulē.

Laplace tehnoloģija apvieno detalizētas simulācijas, kas balstītas uz reālās pasaules datiem, ar autonomiem mākslīgā intelekta aģentiem, kuru uzdevums ir pārbaudīt un pakļaut fiziskās mākslīgā intelekta sistēmas stresam. Simulācijas tiek veidotas, izmantojot Nvidia Cosmos platformu, kas ļauj precīzi atjaunot dažādas vides — no Arizonas šosejām līdz gājēju pārejām Parīzē —, izmantojot ģeogrāfiskos un vizuālos datus, piemēram, Google Street View attēlus. Lietotāji var dinamiskā veidā mainīt scenārijus, iekļaujot reāllaika apstākļus, piemēram, satiksmes intensitāti, ko nodrošina tādi pakalpojumu sniedzēji kā TomTom.

Kas atšķir Laplace, ir koncentrēšanās uz mākslīgā intelekta aģentiem, kuri aktīvi ģenerē reti un izaicinošus scenārijus — tā sauktos stūra gadījumus — lai testētu autonomās sistēmas. Šie gadījumi var rasties no dažādiem avotiem, tostarp ziņu notikumiem un policijas sadursmju ziņojumiem, spiežot fizisko mākslīgo intelektu tikt galā ar neparedzētām vai sarežģītām situācijām. Tas ir pārmaiņas no tradicionālajām testēšanas metodēm, kas balstās uz cilvēku izstrādātiem scenārijiem vai iepriekš ierakstītu materiālu.

Uzņēmums ir guvis sākotnēju pieprasījumu galvenokārt autonomās braukšanas jomā. Tā klienti ir japāņu kravas automašīnu ražotājs Isuzu, autonomā kravu pārvadājumu firma Bot Auto Teksasā un Nvidia. Kopā ar T-Mobile Laplace sadarbojas viedo pilsētu pilotprojektā Sanhosē, Kalifornijā. Agrīnās sadarbības attiecas arī uz cilvēka formu robotiem noliktavās. Lai gan uzņēmums joprojām ir agrīnā stadijā, Laplace jau ir sācis pelnīt un darbojas ar peļņu.

Laplace līdzīpašnieks Suns uzsver, ka viņu metodoloģija ir jauna paradigma fiziskā mākslīgā intelekta testēšanā, padarot to dinamisku, interaktīvu procesu, kas var labāk paredzēt un novērst kļūmes. Viņu darbs balstās uz akadēmiskajiem pētījumiem, kas publicēti žurnālā Nature, uzsverot stingru zinātnisko pamatu uzņēmuma produktam.

Konkurenti, piemēram, Applied Intuition, jau ir guvuši ievērojamu finansējumu un tirgus daļu. Laplace plāno paplašināties ar nākamajām finansējuma kārtām un lielāku tirgus klātbūtni. Dalība konkursos, piemēram, TechCrunch Disrupt Startup Battlefield, palīdz palielināt uzņēmuma atpazīstamību, cenšoties kļūt par uzticamu rūpīgas mākslīgā intelekta drošības testēšanas nodrošinātāju robotikā un autonomos transportlīdzekļos.

Kopsavilkumā Laplace Intelligence izmanto mākslīgo intelektu, lai testētu mākslīgo intelektu, radot reālistiskas, adaptīvas simulācijas, kas atklāj ievainojamības pirms to ieviešanas reālajā pasaulē. Šī uz atbildības prēmjautājumu vērstā pieeja atspoguļo pieaugošo nepieciešamību nodrošināt, ka fiziskās mākslīgā intelekta sistēmas darbojas droši un uzticami, kļūstot arvien plašāk izmantotas.