Physical Intelligence: სილიკონის ველის სტარტაპი, რომელიც რობოტებისთვის „უნივერსალურ ტვინს“ ქმნის

სან-ფრანცისკოს ერთ-ერთ ქუჩაზე მდებარე შენობაზე, სადაც Physical Intelligence-ის სათავო ოფისია განთავსებული, მხოლოდ კარზე გამოსახული ბერძნული ასო „pi“ მიანიშნებს. შიგნით შესვლისას სტუმარს არა მისაღები მაგიდა ან მბზინავი ლოგო, არამედ აქტიური სამუშაო გარემო ხვდება. სივრცე გიგანტურ ბეტონის ყუთს წააგავს, რომელსაც ხის გრძელი მაგიდები ოდნავ სიმყუდროვეს სძენს. ზოგიერთი მაგიდა ლანჩისთვისაა განკუთვნილი, თუმცა უმეტესობა მონიტორებით, რობოტების სათადარიგო ნაწილებითა და შავი სადენების ხვეულებითაა დატვირთული.

აქ რობოტული ხელები ყოველდღიური, ერთი შეხედვით მარტივი მოქმედებების ათვისებას ცდილობენ. ერთი რობოტი შავი შარვლის დაკეცვას ცდილობს, მეორე მაისურის ამოტრიალებას ლამობს, მესამე კი ყაბაყს თლის და ნათალს ცალკე კონტეინერში ათავსებს. ეს ყველაფერი უწყვეტი ტესტირების პროცესის ნაწილია. სერგეი ლევინი, UC Berkeley-ის ასოცირებული პროფესორი და კომპანიის ერთ-ერთი დამფუძნებელი, ამ პროცესს ასე აღწერს: „წარმოიდგინეთ ეს, როგორც ChatGPT, ოღონდ რობოტებისთვის“.

მონაცემთა შეგროვება და სწავლება

Physical Intelligence-ის მუშაობის პრინციპი უწყვეტ ციკლს ეფუძნება. მონაცემები გროვდება რობოტულ სადგურებზე როგორც ოფისში, ისე საწყობებსა თუ საცხოვრებელ სახლებში. ეს მონაცემები გამოიყენება ზოგადი დანიშნულების რობოტული ფუნდამენტური მოდელების გასაწვრთნელად. ყოველი ახალი მოდელის შექმნის შემდეგ, ის კვლავ სადგურებზე ბრუნდება შესაფასებლად.

• ექსპერიმენტული დავალებები: შარვლის დაკეცვა და მაისურის ამოტრიალება კონკრეტული მკვლევრების ექსპერიმენტებია.
• განზოგადების უნარი: ყაბაყის გათლის პროცესით მოწმდება, შეუძლია თუ არა მოდელს მიღებული ცოდნის სხვადასხვა ბოსტნეულზე (მაგალითად, ვაშლზე ან კარტოფილზე) გავრცელება.
• ტესტ-სამზარეულო: კომპანია იყენებს სტანდარტულ აპარატურას რობოტების სხვადასხვა გარემოსთან შესაგუებლად. მაგალითად, ოფისში არსებული ესპრესოს აპარატი არა თანამშრომლებისთვის, არამედ რობოტების სასწავლებლადაა განკუთვნილი.

აპარატურა (Hardware) შეგნებულად არის შერჩეული — ის არ არის ძვირადღირებული. რობოტული ხელები დაახლოებით 3,500 დოლარი ღირს, თუმცა შიდა წარმოების შემთხვევაში მათი ღირებულება 1,000 დოლარამდე დაეცემოდა. სერგეი ლევინის თქმით, მთავარი იდეა იმაში მდგომარეობს, რომ მაღალი დონის ინტელექტმა უნდა აანაზღაუროს შედარებით მარტივი აპარატურის ნაკლოვანებები.

ინვესტიციები და სტრატეგია

კომპანიის ერთ-ერთი საკვანძო ფიგურაა 31 წლის ლაჩი გრუმი, რომელიც ადრე Stripe-ის ადრეული თანამშრომელი და წარმატებული ანგელოზი-ინვესტორი იყო (მისი პორტფელი მოიცავს ისეთ კომპანიებს, როგორიცაა Figma, Notion და Ramp). გრუმმა Physical Intelligence-ის დამფუძნებლები — სერგეი ლევინი, ჩელსი ფინი და კაროლ ჰაუსმანი — მათი აკადემიური ნაშრომების საშუალებით აღმოაჩინა.

ორწლიანმა კომპანიამ უკვე მოიზიდა 1 მილიარდ დოლარზე მეტი ინვესტიცია ისეთი ფონდებისგან, როგორიცაა Khosla Ventures, Sequoia Capital და Thrive Capital. კომპანიის საბაზრო ღირებულება ამჟამად 5.6 მილიარდ დოლარს შეადგენს. მიუხედავად ასეთი მასშტაბისა, გრუმი ინვესტორებს კომერციალიზაციის კონკრეტულ ვადებს არ ჰპირდება. მისი თქმით, თანხის ძირითადი ნაწილი გამოთვლით სიმძლავრეებზე (compute) იხარჯება.

კომპანიის სტრატეგია ეფუძნება „მრავალპლატფორმულ სწავლებას“ (cross-embodiment learning). ეს ნიშნავს, რომ თუ ხვალ ვინმე ახალ რობოტულ პლატფორმას შექმნის, მას არ მოუწევს მონაცემების შეგროვების ნულიდან დაწყება — მოდელს უკვე ექნება ბაზისური ცოდნა, რომლის გადატანაც ახალ მოწყობილობაზე იქნება შესაძლებელი.

კონკურენცია და გამოწვევები

Physical Intelligence არ არის ერთადერთი მოთამაშე ამ ბაზარზე. პიტსბურგში დაფუძნებულმა Skild AI-მ ცოტა ხნის წინ 1.4 მილიარდი დოლარი მოიზიდა 14 მილიარდიანი შეფასებით. თუმცა, ამ ორ კომპანიას შორის ფილოსოფიური განსხვავებაა:

• Skild AI: ორიენტირებულია სწრაფ კომერციალიზაციაზე. მათმა „Skild Brain“-მა გასულ წელს უკვე დააგენერირა 30 მილიონი დოლარის შემოსავალი უსაფრთხოების, საწყობებისა და წარმოების სექტორებში.
• Physical Intelligence: ფოკუსირებულია სუფთა კვლევაზე და მიიჩნევს, რომ კომერციალიზაციაზე ნაადრევი უარის თქმა მათ საშუალებას მისცემს შექმნან უფრო მაღალი დონის ზოგადი ინტელექტი.

ლაჩი გრუმი აღიარებს, რომ აპარატურასთან მუშაობა გაცილებით რთულია, ვიდრე პროგრამულ უზრუნველყოფასთან. „Hardware უბრალოდ ძალიან რთულია. ყველაფერი, რასაც ვაკეთებთ, ბევრად უფრო ძნელია, ვიდრე პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიის მართვა“, — ამბობს ის. აპარატურა ფუჭდება, მისი მოწოდება ფერხდება და უსაფრთხოების საკითხებიც ყველაფერს ართულებს.

მიუხედავად კითხვებისა — სჭირდება თუ არა ვინმეს სამზარეულოში ბოსტნეულის მთლელი რობოტი ან რამდენად უსაფრთხო იქნება ის შინაური ცხოველებისთვის — სილიკონის ველი კვლავაც დიდ ფსონს ჩამოდის ისეთ ადამიანებზე, როგორიც გრუმი და მისი გუნდია. მათ სჯერათ, რომ მაშინაც კი, თუ კომერციალიზაციის გზა ბუნდოვანია, ზოგადი ინტელექტის შექმნა საბოლოოდ ყველა დანახარჯს გაამართლებს.