旧メタAI研究者が立ち上げたスタートアップ企業であるPerceptronが、新世代のビジュアルモデル「Isaac 0.5」を発売し、デジタルシーンからAIをさらにデジタルシーンからストレージ、工場などの事業環境に引き上げることを目標としています。 社内では、ロボットの感覚、判断、複雑な産業のシナリオで実装することができます。

ロボットの保存・植栽

パーセプトロンは、2024年11月に設立され、Armen AghajanyanとAkshat Shrivastavaが共同設立しました。 産業オートメーションの展開のためのより普遍的な視覚AIシステムを作成することを望む両方。

同社によると、Isaac 0.5は、倉庫やワークショップで移動するロボットの視覚的なガイダンスを提供し、運用分析のために視覚データを抽出することができるライブビデオメッセージを処理するために使用することができます。

単一の重複のための訓練のためのモデルとは異なり、PerceptronはIsaac 0.5を汎用システムにしようとします。 同社によると、モデルは、固定されたプロセスではなく、異なる環境に適応することができます。

ビデオとロボットのトラックをカバーするためのトレーニングデータ

Isaac 0.5 は、シーン、オブジェクト、運用状況のモデル認識を高めるために、約 1 万時間の汎用ビデオを使用して、Perceptron の状態を述べています。

  • ヒューマン・オペレーション・ビデオの第一眼映像。
  • UMI動画データを学習してアクションを繰り返す
  • 画像、テキスト、ビデオ、ロボットの軌跡データ

同社は、このようなトレーニングデータの特定のソースを開示していませんでしたが、共同設立者は、チームがモデルのトレーニングをサポートする内部PBレベルのデータセットを構築したと述べました。

最近完成した1,000万ドルの資金調達

パーセプトロンは、最近、プロセスをリードするBessemer Venture Partnersと共に、融資で2億ドルを突破しました。 当社は、より広範な自動化システムに知的層を接続するという希望で、ソフトウェアをより多くの業界顧客に動かすことを準備しています。

  • 製造業
  • 物流・保管
  • セキュリティ、モバイル旅行、メディアエンターテインメント

パーセプトロンは、現在のエンティティティティティティティティティティエンティティティティエンティティティエンティティティエンティティエンティティエンティティエンティティエンティティティエンティティエンティティエンティエンティエンティメックスで共通するオプションは、費用対効果の高いジェネリックベースモデルに基づいているか、狭い単点モデルしか使用できないかを検討しています。 目的は、機密で制御され、異なるコンテキストで柔軟に展開できるプログラムを提供することです。