General Intuition Inc. a annoncé aujourd'hui avoir levé 220 millions de dollars pour une valorisation de 6,2 milliards de dollars.
Medal fournit un outil gratuit que les consommateurs peuvent utiliser pour capturer et enregistrer des séquences de jeux vidéo. General Intuition utilise ces images pour entraîner ses modèles d’intelligence artificielle.
Les développeurs forment des modèles d’IA en leur fournissant des exemples des tâches qu’ils seront censés effectuer. Par exemple, un algorithme chargé d’alimenter un bras robotique pourrait recevoir des images de bras robotiques soudant des pièces de voiture. L’enregistrement manuel de telles images peut prendre beaucoup de temps.
L’intuition générale s’efforce de faciliter la tâche. Elle développe des modèles mondiaux capables de générer des images synthétiques pour des projets de formation en IA. La société libéré son nouvel algorithme, MIRA, en juin. Il indique que l’IA est plus performante que les modèles précédents à plusieurs égards.
Les générateurs vidéo traditionnels ne peuvent restituer que des clips d’une durée de quelques secondes ou minutes. Par conséquent, ils ne peuvent pas générer de vidéos synthétiques de flux de travail d’automatisation d’usine de longue durée. Cela limite leur utilité pour les développeurs de robots.
MIRA, en revanche, peut « fonctionner à l’infini sans diverger ». De plus, il est capable de restituer des scènes complexes dans lesquelles plusieurs objets se déplaçant rapidement interagissent les uns avec les autres. La capacité de simuler un mouvement est utile pour des tâches telles que la formation de robots pour éviter les collisions.
MIRA génère des images de manière très efficace. Selon General Intuition, il peut restituer 20 images par seconde avec une résolution de 720 x 576 pixels en utilisant une seule carte graphique B200.
L'efficacité du modèle provient en partie de l'utilisation d'une approche de traitement appelée diffusion latente. Alors que les générateurs multimédias traditionnels traitent les images vidéo, MIRA exécute des calculs sur une structure de données appelée espace latent. Il s'agit d'une représentation compressée d'images vidéo qui nécessite moins de mémoire. La réduction de l'empreinte mémoire d'un fichier réduit le temps nécessaire à son traitement.
La taille de MIRA joue également un rôle dans son efficacité. L’algorithme ne comprend que 5,6 milliards de paramètres, soit une fraction du nombre inclus dans les modèles frontières.
MIRA est une démonstration de recherche plutôt qu'un générateur de données de formation commerciale. Dans sa version actuelle, le modèle ne peut générer que des images synthétiques d’un seul jeu vidéo. Néanmoins, selon General Intuition, l'efficacité et la qualité du rendu de MIRA en font un « tremplin vers l'IA physique ».
La société teste une version commerciale de sa technologie auprès d’un nombre limité de clients travaillant sur des cas d’utilisation de robotique, de simulation et de divertissement. L'établissement général a ouvert une liste d'attente pour l'offre conjointement avec l'annonce de financement d'aujourd'hui. L’entreprise a déclaré qu’elle utiliserait le capital pour embaucher davantage de chercheurs en IA.
