Laplace、AIで物理AIの弱点を自動探索

米ミシガン州アナーバーの新興企業Laplace Intelligenceは、ロボットや自動運転車などの物理AIを実環境へ投入する前に、AIが模擬環境で弱点や失敗条件を自動探索するレッドチーム製品を開発しています。2026年10月13日にはTechCrunch DisruptのStartup Battlefield 200に選ばれ、事故を未然に見つける検証基盤として事業拡大を狙います。

Howie Sun最高経営責任者とHenry Liu最高科学責任者は、ミシガン大学での研究を基に約1年前に同社を設立しました。両氏が2023年に発表した自動運転AIを模擬環境で試す研究に企業から問い合わせが寄せられたことが、製品化の契機です。

模擬環境にはNvidiaの世界モデル基盤Cosmosを追加学習して使い、地図、Google Street View、TomTomの交通情報などを組み合わせて道路を実寸で再現します。言語指示で交通量などを変えられ、車両や歩行者も互いの動きに反応するため、衝突回避を含む動的な試験が可能です。

中核となるAIエージェントは、ニュースや警察の事故報告から、まれで対応が難しい事例を自動設計し、対象システムへ繰り返し問題を仕掛けます。記録映像や人間の発想に頼る従来の試験を補い、実環境データが少ない汎用ロボットでも未知の失敗条件を探す狙いです。

同社によると、いすゞ、米国の自動運転トラック企業Bot Auto、Nvidiaが顧客で、既に売上を立て小幅な黒字も確保しています。現在は案件ごとの契約が中心ですが、継続収益型へ転換し、資金調達と事業拡大を進める計画です。NvidiaやT-Mobileとは、カリフォルニア州サンノゼで無料のスマートシティー実証にも取り組んでいます。