Laplace Intelligence dùng tác nhân AI để kiểm thử robot và xe tự hành trước khi triển khai
Công ty spinout từ Đại học Michigan Laplace Intelligence đang xây dựng nền tảng tự động “red-team” cho robot, xe tự hành và các hệ thống AI hoạt động trong thế giới thực. Phần mềm kết hợp mô phỏng độ trung thực cao được tái tạo từ dữ liệu bản đồ và đường phố thực với các tác nhân AI chuyên chủ động tìm kiếm những kịch bản có thể gây lỗi nguy hiểm trước khi hệ thống được triển khai. Môi trường mô phỏng có thể tái tạo đường cao tốc ở Arizona hoặc nút giao cho người đi bộ ở Paris, thay đổi điều kiện bằng câu lệnh ngôn ngữ và sử dụng dữ liệu giao thông theo thời gian thực; các phương tiện và người tham gia trong mô phỏng cũng phản ứng qua lại với nhau. Các tác nhân của Laplace còn tạo ra những “tình huống góc cạnh” — các tình huống hiếm và khó xử lý — dựa trên tin tức, báo cáo va chạm và nhiều nguồn khác, qua đó giảm lượng công việc con người phải tự nghĩ ra. Được Howie Sun và Henry Liu thành lập cách đây một năm, startup này đã có khách hàng như Isuzu, Bot Auto và Nvidia, đồng thời cho biết họ đã tạo doanh thu và có lợi nhuận ở mức khiêm tốn. Cách tiếp cận này đáng chú ý vì mô phỏng có thể giúp các nhà phát triển phát hiện vấn đề an toàn sớm hơn, đặc biệt khi robot ngày càng được đưa vào những môi trường khó dự đoán và còn thiếu dữ liệu lỗi trong thế giới thực.
Các công ty phát triển robot, xe tự hành hoặc hệ thống giao thông thông minh có thể theo dõi Laplace Intelligence như một hướng kiểm thử an toàn trước khi triển khai. Với nhà phát triển AI tại Việt Nam, điểm đáng chú ý là mô phỏng tương tác và các “tình huống góc cạnh” có thể giúp phát hiện lỗi mà dữ liệu vận hành thông thường bỏ sót.
Đọc bài gốc