Laplace Intelligence testa robôs em simulação antes do mundo real

A Laplace Intelligence está construindo um sistema automatizado de red-teaming — tentar deliberadamente fazer um sistema falhar — para robótica e IA física, apostando que a única forma confiável de validar a IA física antes da implantação é usar outra IA para testá-la. “Os agentes de IA estão saindo dos computadores para o mundo real, e realmente não queremos que a IA física falhe no mundo real”, disse à TechCrunch o CEO e cofundador Howie Sun.

Sun e o cofundador e cientista-chefe Henry Liu fundaram a startup, baseada em Ann Arbor, no estado americano de Michigan, há um ano, a partir da Universidade de Michigan, com base em uma pesquisa que Sun dedicou oito anos a desenvolver no meio acadêmico sobre como desafiar a IA de direção autônoma em simulação. Um artigo de 2023 publicado com Liu — então seu orientador de doutorado — foi capa da revista Nature e atraiu o interesse de empresas de veículos autônomos, o que levou Sun a transformar a pesquisa em um produto.

No núcleo do sistema da Laplace está um ambiente de simulação de alta fidelidade, uma versão retreinada da plataforma de simulação de mundo Cosmos, da Nvidia, reconstruída a partir de dados do mundo real, como imagens do Google Street View e dados de mapas, combinada com um agente de IA que busca constantemente pontos fracos. Os desenvolvedores podem alterar o cenário em tempo real usando comandos em linguagem natural, e a Laplace capta dados de tráfego e congestionamento em tempo real de provedores de navegação como a TomTom. Tanto o ambiente quanto o comportamento de outros agentes nele são simulados e interativos, permitindo que o agente de IA crie “casos extremos” raros e difíceis — extraídos de fontes como reportagens e boletins policiais de colisões — que antes precisavam ser criados por humanos.

A Laplace está gerando receita e um lucro modesto, principalmente com clientes do setor de direção autônoma, incluindo a fabricante japonesa de caminhões Isuzu e a empresa texana de caminhões autônomos Bot Auto. A Nvidia também é cliente, e as duas empresas trabalham com a T-Mobile em um piloto gratuito de cidade inteligente para San Jose, na Califórnia, voltado a operações de tráfego de alto nível; a Laplace também está em conversas iniciais com parceiros que constroem robôs humanoides para armazéns. A maior parte de seus contratos é baseada em projetos por ora, e a startup — uma das 20 empresas na competição Startup Battlefield 200 desta semana no TechCrunch Disrupt, em São Francisco — busca levantar capital e crescer para competir com a Applied Intuition, rival que já captou US$ 1,2 bilhão com uma avaliação pós-investimento de US$ 15 bilhões e que também tem a Isuzu entre seus clientes.

Por que importa

A aposta da Laplace é que os testes de red-teaming simulados se tornem prática padrão à medida que robôs e sistemas autônomos saem de linhas de fábrica controladas para espaços públicos imprevisíveis — e que as evidências que ela gera passem a importar não só para equipes de engenharia, mas também para seguradoras e reguladores.