La startup de technologie d'IA 3D générative Endotlight (PDG Jinyoung Park) a annoncé le 1er qu'elle avait signé un accord commercial stratégique (MOU) avec le spécialiste des robots humanoïdes Holiday Robotics (PDG Kiyoung Song) concernant la construction et l'utilisation de données synthétiques 3D pour le développement de robots.
Cet accord a été signé dans le cadre d'une vision commune visant à faire progresser les environnements d'apprentissage et les technologies de simulation dans les domaines de l'IA physique et de l'IA robotique. S'appuyant sur leurs capacités technologiques respectives, les deux entreprises collaboreront pour optimiser le développement de robots humanoïdes.
EndotRite utilise son moteur de modélisation 3D propriétaire et sa technologie de génération de données synthétiques basée sur Trinix pour générer et fournir automatiquement les jeux de données 3D nécessaires à l'apprentissage visuel et gestuel des robots humanoïdes. Holiday Robotics prévoit d'utiliser ces données pour améliorer l'apprentissage de l'IA robotique adapté aux environnements industriels et pour optimiser la perception et la précision du contrôle des robots.
Les deux entreprises prévoient de poursuivre diverses collaborations technologiques à l'avenir, notamment des simulations 3D en conditions réelles, la construction automatique de jeux de données synthétiques basés sur des scénarios de travail et l'optimisation de l'entraînement des mouvements et de la perception des robots. Grâce à ces collaborations, elles visent à développer conjointement des cas d'usage permettant de réduire le temps et les coûts nécessaires à la création de données d'entraînement à l'IA des robots.
Park Jin-young, PDG d'Endotlight, a déclaré : « Cette collaboration sera l'occasion d'élargir les possibilités de développement de robots basés sur des données synthétiques 3D » et « Nous nous attendons également à ce qu'elle augmente le potentiel d'utilisation des robots humanoïdes dans les environnements industriels. »
Song Ki-young, PDG de Holiday Robotics, a déclaré : « Auparavant, les données d'apprentissage 3D devaient être créées manuellement, mais la technologie de génération automatique améliorera l'efficacité de la construction des données et les performances de simulation des robots. »
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