Antioch تجمع 8.5 مليون دولار لسد الفجوة بين المحاكاة والواقع للروبوتات

جمعت شركة Antioch، وهي شركة ناشئة مقرها نيويورك تبني أدوات محاكاة لمطوري الروبوتات، 8.5 مليون دولار في جولة تمويل أولية بتقييم 60 مليون دولار. تأسست الشركة في مايو من العام الماضي على يد Harry Mellsop وأربعة مؤسسين مشاركين. وقادت جولة التمويل شركتا رأس المال الاستثماري A* وCategory Ventures، بمشاركة العديد من المستثمرين الآخرين:

• MaC Venture Capital
• Abstract
• Box Group
• Icehouse Ventures

تهدف الشركة الناشئة إلى سد “الفجوة بين المحاكاة والواقع” (sim-to-real gap) — والتي تُعرّف بأنها التحدي المتمثل في جعل البيئات الافتراضية واقعية بما يكفي لتمكين الروبوتات التي يتم تدريبها داخلها من العمل بشكل موثوق في العالم المادي. يمثل هذا عقبة حاسمة أمام “الذكاء الاصطناعي الفيزيائي” (physical AI)، والذي يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل في العالم المادي، مثل الروبوتات. ووفقاً لـ Mellsop، فإن الغالبية العظمى من صناعة الروبوتات لا تستخدم المحاكاة. وبدلاً من ذلك، يعتمد تدريب النماذج غالباً على “مراقبة خطوط المصانع والعاملين المستقلين” لجمع البيانات. تسعى Antioch إلى توفير نسخ افتراضية مفصلة لبيئات العالم الحقيقي لتقديم بديل قابل للتوسع عن الاختبارات الفيزيائية المكلفة.

يقارن مؤسسو Antioch منتجهم بـ Cursor، وهي أداة تطوير برمجيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتيح المنصة للمطورين إنشاء نسخ رقمية متعددة من أجهزتهم وربطها بأجهزة استشعار محاكاة، مما يحاكي البيانات التي قد يتلقاها الروبوت الفيزيائي. يهدف هذا النهج الذي يعتمد على البرمجيات أولاً إلى جعل الاختبار أكثر أماناً وسهولة في الوصول إليه. وتحدث Adrian Macneil، وهو مستثمر ملائكي في Antioch ومسؤول تنفيذي سابق في شركة القيادة الذاتية Cruise، عن هذه التكنولوجيا يوم الأربعاء في مؤتمر Ride AI في سان فرانسيسكو. وأشار Macneil، الذي أسس أيضاً شركة خطوط أنابيب البيانات Foxglove في عام 2021، إلى أن المحاكاة ضرورية لبناء حالات السلامة والمهام عالية الدقة. يعتقد Mellsop أن هذا التحول وشيك، حيث صرّح قائلاً: “نحن نعتقد جميعاً بصدق أن أي شخص يبني نظاماً مستقلاً للعالم الحقيقي سيقوم بذلك باستخدام البرمجيات بشكل أساسي في غضون عامين إلى ثلاثة أعوام”.

لبناء عمليات المحاكاة الخاصة بها، تبدأ Antioch بنماذج من مزودين مثل Nvidia وWorld Labs، وتبني مكتبات خاصة بالمجال لجعلها أسهل في الاستخدام. وتشهد المنصة بالفعل استخداماً أكاديمياً مبكراً؛ حيث يستخدم David Mayo، وهو باحث في MIT، محاكي Antioch لتقييم نماذج اللغات الكبيرة من خلال جعلها تصمم وتختبر روبوتات افتراضية.

لماذا يهم

تعالج Antioch الفجوة بين المحاكاة والواقع من خلال بناء منصة للاختبار القابل للتوسع للأنظمة المستقلة. وإذا نجح هذا النهج الذي يعتمد على البرمجيات أولاً، فقد يقلل من الاعتماد على البنية التحتية الفيزيائية المكلفة لتطوير الروبوتات، مما يسمح للشركات الناشئة الأصغر ببناء واختبار الذكاء الاصطناعي الفيزيائي دون الحاجة إلى رأس مال ضخم.