تجمع Physicl تمويلاً تأسيسياً بقيمة 10 ملايين دولار لمعالجة مشكلة الحالات الطرفية في الذكاء الاصطناعي المادي

أعلنت Physicl في 6 نوفمبر 2026 أنها جمعت 10 ملايين دولار في جولة تمويل تأسيسي قادتها Inovia Capital، بمشاركة US Venture Partners، وأطلقت Studio، أول تطبيق لها لتوليد بيانات تدريب اصطناعية للذكاء الاصطناعي المادي.

يموّل الاستثمار فريق الشركة في باريس ومنطقة خليج سان فرانسيسكو، كما يدعم المنصة التي تقوم عليها Studio. ووصف Steve Woods، الشريك في Inovia، البيانات المادية عالية الجودة والقابلة للتوسع التي تقدمها Physicl، والمستندة إلى قوانين الفيزياء في العالم الحقيقي، بأنها عنصر أساسي في تحويل قدرات النماذج إلى أداء فعلي في الواقع.

تستهدف Physicl الظروف النادرة التي قد تحدد ما إذا كانت الروبوتات والأنظمة الذاتية ونماذج العالم ستعمل بموثوقية خارج نطاق العروض التوضيحية، ومنها كوب يحجبه كيس جزئياً، أو ظل يعبر سطح طاولة، أو صندوق موضوع فوق آخر بانحراف طفيف عن موضعه. ويصعب التقاط هذه الحالات على نطاق واسع، كما يتعذر، بعد تسجيلها، إعادة تمثيلها مع تغيير ظروف مختارة.

ترى Physicl أن الذكاء الاصطناعي المادي يفتقر إلى مجموعة بيانات تدريبية تضاهي النصوص المتاحة على الإنترنت التي تستند إليها نماذج اللغة، أو مليارات الصور المشروحة التي تعتمد عليها نماذج الصور؛ ما يترك الفرق من دون أمثلة كافية على الإخفاقات التي قد تحول دون نشر هذه الأنظمة.

أمضى المؤسس والرئيس التنفيذي Alex de Vigan عشر سنوات في رقمنة الأجسام والغرف ثلاثية الأبعاد، بما في ذلك إنشاء مكتبات وبرمجيات للتنويع لصالح كبار تجار التجزئة. وبعد ذلك، بدأت فرق الروبوتات ونماذج العالم والرؤية الحاسوبية تطلب نسخاً موسومة بدقة من المواقف التي عجزت نماذجها عن التعامل معها، وبكميات تصل إلى الآلاف. وشكّل هذا الطلب أساس منصة Physicl للبيانات الاصطناعية.

يضم فريق Physicl نحو 30 عضواً متخصصين في الرسوم ثلاثية الأبعاد والمحاكاة والتعلم الآلي، ويعملون في مكاتب الشركة بنيويورك وسان فرانسيسكو وباريس. وقد أمضى معظمهم ست سنوات في بناء أنظمة إنتاج ثلاثية الأبعاد مع de Vigan قبل تأسيسه الشركة.

تولّد Studio حالات طرفية مضبوطة

يشرح إعلان عن المنتج نُشر بالتزامن مع خبر التمويل سير عمل يتألف من أربع خطوات. يصف الباحث إخفاقاً بلغة بسيطة، ثم تقترح Studio مشهداً مطابقاً له وتنويعات عليه؛ ويعدّل الباحث نطاقاتها ويحدد ظروفاً مثل مسار الكاميرا؛ وبعد ذلك ينشئ النظام النتيجة ويصدّرها، مع تسجيل الظروف المرتبطة بكل إطار.

تعتمد Studio على مكتبة تضم 10,000 بيئة و100,000 عنصر أساسي، بُنيت باستخدام أشكال هندسية ثلاثية الأبعاد حقيقية ومواد معروفة. ويمكن تغيير الإضاءة ووقت اليوم والفوضى والأجسام والمواد وارتفاع الكاميرا ومسارها، كلٌّ على حدة أو مجتمعة. ويتيح ذلك إجراء مقارنات مضبوطة لا تختلف فيها المقاطع إلا في الظروف المختارة.

تُستخرج بيانات العمق والمتجهات العمودية للأسطح وتقسيم المشهد حسب العناصر والفئات والصناديق ثنائية الأبعاد من المشهد الثلاثي الأبعاد نفسه الذي ينتج الصورة، بدلاً من استنتاجها من الصورة المُصيّرة أو رسمها يدوياً بواسطة القائمين على التعليق. وتشمل الملفات المصدّرة صوراً أو مقاطع فيديو بصيغة RGB بدقة تصل إلى 1920 × 1080، إلى جانب وضع الكاميرا وبيانات المشهد الوصفية لكل إطار، بما يشمل الإضاءة والتخطيط والأجسام.

إتاحة النسخة التجريبية ونتيجة أولية

لا تزال Studio في المرحلة التجريبية، وهي مجانية خلال هذه الفترة، ويُتاح الوصول إليها على دفعات للمختبرات والجامعات والشركات التي تطوّر نماذج للرؤية الحاسوبية ونماذج العالم والروبوتات. وتظل بيانات العالم الحقيقي أساسية في هذا النهج؛ إذ صُممت Studio لتكمّلها بحالات نادرة لا يمكن توفيرها مراراً وبكميات كبيرة عبر التصوير الواقعي. وتُضاف مشاهد جديدة يومياً، وتعتزم Physicl تطوير أدوات التحكم وطبقات الحقيقة المرجعية وصيغ التصدير استناداً إلى آراء المستخدمين من الباحثين.

أفادت Physicl بأن شركة SpAItial المتخصصة في نماذج العالم خفّضت خطأ إعادة البناء لديها إلى أقل من النصف في الغرف الحقيقية، بعد التدريب على بيانات Physicl. وأجرى التقييم فريق Matthias Niessner في TUM. ويشغل Niessner منصب الرئيس التنفيذي لـSpAItial وأستاذاً في TUM، كما يرد اسمه ضمن مستشاري Physicl.

تتيح النسخة التجريبية من Studio اختبار فرضية Physicl على نطاق أوسع: هل يمكن للحالات الطرفية الاصطناعية القابلة للتكرار والموسومة بدقة أن تحسّن النماذج بموثوقية كافية لنشرها في البيئات المادية؟