Physicl capta 10 millones de dólares liderados por Inovia para crear mundos 3D sintéticos con los que entrenar robots

Physicl, una startup que produce datos 3D sintéticos para robots y otros sistemas de IA física, anunció el 6 de noviembre una ronda semilla de 10 millones de dólares. La lidera Inovia Capital y, según The Next Web, también participa U.S. Venture Partners. La empresa se define como una compañía estadounidense con oficinas en Nueva York, San Francisco y París, y una plantilla de unas treinta personas.

Del comercio electrónico al entrenamiento de robots

Su fundador y consejero delegado, Alex de Vigan, creó antes Nfinite, una empresa parisina que genera modelos e imágenes 3D de productos para tiendas en línea. TechCrunch cuenta que vio que esa tecnología de renderizado podía aplicarse a la robótica, un campo en el que cuesta reunir suficientes ejemplos de situaciones poco habituales. Physicl salió a la luz en marzo, durante la conferencia GTC de Nvidia, y explica que la mayor parte de su equipo lleva seis años trabajando con De Vigan en sistemas de producción 3D.

Studio, la primera aplicación de la compañía, arranca con unos 10.000 entornos 3D y más de 100.000 objetos. El usuario elige una escena, modifica un factor concreto, como la posición de la cámara, la distribución, la iluminación o el desorden, y exporta imágenes y vídeo con etiquetas de referencia: profundidad, normales de superficie, segmentación y pose de la cámara. Según dijo De Vigan a TechCrunch, la idea es ayudar a los equipos a reentrenar sus modelos en los casos difíciles en los que fallan, como una taza en sombra sobre una encimera llena de cosas, en lugar de vender conjuntos de datos puntuales.

Clientes y resultados declarados

La web de Physicl muestra logotipos de organizaciones con las que afirma colaborar, entre ellas Meta, Nvidia, World Labs, Epic Games y la Universidad Técnica de Múnich, sin detallar cada relación. El caso más concreto es SpAItial, startup muniquesa de modelos del mundo dirigida por Matthias Niessner, profesor de la TUM y asesor de Physicl. De acuerdo con The Next Web, SpAItial asegura que sus errores al reconstruir habitaciones reales cayeron más de la mitad tras incorporar los datos de Physicl. Es una cifra de las propias empresas, sin verificación independiente.

Un sector muy concurrido

Studio sigue en beta y no hay precios publicados. El dinero se destinará a ampliar el equipo y desarrollar la plataforma. Physicl llega a un mercado saturado, con numerosas startups que ofrecen captura, etiquetado o generación de datos a quienes desarrollan robots y modelos fundacionales; el propio De Vigan lo describió ante TechCrunch como un sector joven y todavía difuso. La gran incógnita es si las escenas sintéticas pueden igualar a los datos reales a gran escala.