Perceptron, стартап, основанный в ноябре 2024 года бывшими исследователями Meta, представил модель Isaac 0.5, предназначенную для помощи роботам в навигации и выполнении задач в промышленных условиях. Компания позиционирует продукт как решение для «физического ИИ», которое позволяет машинам воспринимать, рассуждать и действовать в реальной среде.
Модель обучалась на миллионе часов видео, включая эго-видео, снятое с камер на голове человека, и UMI-видео, фиксирующее повторяющиеся действия. Это позволяет Isaac 0.5 распознавать объекты, планировать последовательность операций и адаптироваться к конкретной обстановке. В отличие от узкоспециализированных решений, модель является универсальной и может применяться в разных отраслях: от логистики до медиа.
Perceptron уже привлек $16 млн от Bessemer Venture Partners, The Explorer Fund и SmartGateVC. По данным TechCrunch, компания ведет переговоры о дополнительном финансировании. Основатели — Армен Агаджанян и Акшат Шривастава, ранее работавшие в Meta FAIR, — утверждают, что их продукт не имеет аналогов на рынке.
Открытый вес модели позволяет сторонним разработчикам проверять её параметры и использовать в собственных проектах. Это может ускорить внедрение ИИ в промышленность, где сейчас доминируют либо дорогие универсальные модели, требующие мощных GPU, либо узкие решения, выполняющие одну задачу.
