Sediada em Paris, a Physicl recebeu o aporte em uma rodada liderada pela Inovia Capital, com participação da U.S. Venture Partners. A empresa planeja ampliar a equipe e desenvolver sua plataforma de dados sintéticos.
A ferramenta permite que pesquisadores recriem situações em que um modelo de IA apresenta dificuldades e alterem a iluminação, os ângulos de câmera e as posições dos objetos. Os desenvolvedores podem gerar dados de treinamento direcionados, testar uma correção e medir se o modelo melhora.
Alex de Vigan, fundador da Physicl, criou anteriormente a Nfinite, que produzia imagens 3D de produtos para varejistas online. Essa tecnologia oferece um ponto de partida para o treinamento de robôs, área em que coletar dados do mundo real é caro e reproduzir condições físicas em simulações continua sendo difícil.
Entre os primeiros clientes está a SpAItial, empresa de Munique que desenvolve modelos de IA 3D. Segundo a empresa, a taxa de erro de seu modelo de criação de ambientes caiu mais da metade após a inclusão dos dados da Physicl. Para quem desenvolve soluções, o resultado oferece um exemplo de como dados sintéticos direcionados podem melhorar uma tarefa específica, mas não comprova que funcionem igualmente bem em toda a IA física.