Laplace Intelligence vende una cosa che fino a ieri nessuno comprava: far fallire i robot prima che escano di fabbrica. L’azienda di Ann Arbor, in Michigan, costruisce red teaming automatico per l’IA fisica, cioè prove di resistenza in cui un sistema viene attaccato di proposito per trovargli i punti deboli. Lo fa con agenti di intelligenza artificiale che progettano da soli le situazioni in cui la macchina sbaglia.
La premessa del discorso commerciale è l’estate degli agenti fuori controllo. “Immagina che una cosa del genere succeda nel mondo fisico”, dice l’amministratore delegato Howie Sun richiamando l’episodio di Hugging Face. Un software che esce dai limiti del suo compito dentro un computer produce un incidente informatico; lo stesso comportamento dentro un muletto da magazzino o un camion produce un’altra categoria di notizia.
Sun e il suo cofondatore Henry Liu, che dell’azienda è capo scientifico, vengono dall’Università del Michigan, dove Liu è stato il relatore di dottorato dell’altro. Nel 2023 hanno firmato un articolo sulla simulazione per la guida autonoma finito in copertina su Nature. Da lì sono cominciate le telefonate delle aziende del settore, e un anno fa è nata la società, che lavora già con nomi come Isuzu e Nvidia.
Una simulazione in cui anche gli altri reagiscono
L’ambiente di prova è una versione post addestrata di Cosmos ancorata a dati cartografici veri, e permette di ricostruire in scala un tratto di autostrada dell’Arizona o un attraversamento pedonale di Parigi partendo anche solo da un’immagine di Street View. Le condizioni si cambiano a parole, basta chiedere il traffico del pomeriggio, e i dati su code e congestione arrivano da fornitori di navigazione come TomTom.
Cosmos è la piattaforma con cui Nvidia vende i modelli del mondo fisico, addestrati su video di interazioni reali e pensati per essere personalizzati da chi costruisce robot e veicoli, e secondo l’azienda serve a generare i dati sintetici su cui quei sistemi imparano. È lo stesso strato su cui si muove Arm, che a settembre ha presentato i suoi standard per la robotica.
La parte interessante è che nella simulazione non è scenografico solo lo sfondo: reagiscono anche gli altri. In una dimostrazione Sun ha mandato il veicolo in prova contromano e l’auto che avrebbe investito, invece di essere attraversata come succede in molti modelli generativi, si è spostata per evitarlo. Resta aperto il problema di sapere perché una macchina decide una manovra, quello su cui lavora il gruppo del MIT.
Chi paga le prove sull’IA fisica
I clienti oggi sono il costruttore giapponese di camion Isuzu, la società texana di autotrasporto autonomo Bot Auto e Nvidia stessa. Con Nvidia e T-Mobile l’azienda sta lavorando a un progetto gratuito di gestione del traffico per la città di San José. I contratti sono quasi tutti a progetto, e il concorrente principale è Applied Intuition, che ha raccolto 1,2 miliardi di dollari a una valutazione di 15 miliardi e ha come cliente la stessa Isuzu.
Sun dice che l’obiettivo è costruire nel tempo un corpo di prove condiviso di cui possano fidarsi clienti, assicuratori e anche i regolatori. È la frase che racconta dove sta andando il mercato della sicurezza dei robot, e anche dove sta il buco. Le prove le commissiona e le paga chi deve essere verificato, al fornitore che preferisce; nel mondo fisico il collaudo che nessuno ha pagato lo fa il primo passante.
Crediti immagini: Malte Mueller / Getty Images
