Laplace、物理AIの失敗を配備前に自動検証

ミシガン大学発のLaplace Intelligenceは、ロボットや自動運転車などの物理AIを実世界に投入する前に、シミュレーション内で弱点を探る自動レッドチーム技術を開発しています。AIエージェントが失敗を招く希少な状況を設計し、顧客企業が不具合を事前に発見、修正できる仕組みです。安全性の証拠を蓄積し、顧客や保険会社、規制当局からの信頼につなげる狙いもあります。

中核は、実世界を再構成した高精度シミュレーションと、弱点を継続的に探るAIエージェントです。環境にはNvidiaの世界シミュレーション基盤Cosmosを追加学習したモデルを使い、地図やGoogle Street View、交通情報を組み合わせて、道路や混雑を実寸に近い形で再現します。

強みは、ニュースや衝突事故の警察資料などからコーナーケースを自動設計する点です。車両だけでなく周囲の参加者も相互に反応するため、人が想定した固定シナリオに頼らず、未知の失敗条件を動的に試せます。実環境データが乏しい汎用ロボットほど、この手法の価値が高まる可能性があります。

同社は自動運転案件を中心に売上を立て、すでに小幅な黒字を計上しています。顧客には自動運転トラック企業Bot Autoと日本の大手自動車メーカーが含まれ、Nvidia、T-Mobileとはカリフォルニア州サンノゼでスマートシティーの無償実証にも取り組んでいます。

一方、契約の多くは現在も案件単位で、継続収益への転換が課題です。累計12億ドルを調達したApplied Intuitionなど有力企業との競争もあり、Laplaceは資金調達と規模拡大を急ぎます。AIでAIを試す動的な検証手法を競争力の源泉にできるかが焦点です。