Laplace、シミュレーションによるAIレッドチーミングでロボットと自動運転車の安全性を確保できると賭ける

ロボティクスおよびフィジカルAI向けの自動レッドチーミングを構築している。現実世界の高忠実度シミュレーションに加え、コーナーケースを探し出すAIエージェントを組み合わせる。

フィジカルAIを安全にする唯一の方法はAI自身にテストさせることだという賭けである。エージェントがインタラクティブなシミュレーションを探り、展開前に故障点を見つけ出す。

Howie Sunは8年間にわたり学界でシミュレーション上で自動運転AIに挑戦してきた。2023年、当時の博士課程アドバイザーであったHenry Liuとともに発表した論文がNatureの表紙を飾り、自動運転車企業から問い合わせが届き始めた。2025年、2人は研究を製品化するためアナーバーにLaplace Intelligenceを設立した。

設立から1年で、LaplaceはNvidiaのCosmosワールドモデルを事後学習したバージョンを運用しており、TomTomなどのプロバイダーからの実際の地図データとライブ交通情報に基づいている。そこではすべてのアクターがすべてのイベントに反応する。あるデモでは、対向車が蛇行するテストエージェントを避けるために急ハンドルを切った。AIエージェントはニュースや警察の衝突報告からコーナーケースを設計する。顧客には日本のトラックメーカーいすゞ、テキサス州の自動運転トラック企業Bot Auto、Nvidiaが名を連ね、さらにNvidiaとT-Mobileとのサンノゼにおける無償のスマートシティ実証実験も行われている。

汎用ロボットにはエッジケースを掘り起こすための記録された履歴が存在しないため、生成的シミュレーションテストは選択肢ではなく必要不可欠なものとなる。

顧客、保険会社、規制当局が信頼できる安全性の証拠がフィジカルAI展開のボトルネックであり、テストはあらゆる展開へのくさびとなる。

Applied Intuitionの12億ドルはこのカテゴリーが現実であることを示しているが、そのプレイブックはインタラクティブなワールドモデル以前のものであり、このスタートアップはその足元でパラダイムが転換すると賭けている。

業界が研究ラボに問い合わせを始めた時点で、市場はすでにそのアイデアを検証済みである。創業者の仕事は、より資金力のある競合他社に先んじて、受注型のプロジェクト業務を製品へと転換することだ。

2026年10月13日時点で、Laplaceはサンフランシスコで開催されるTechCrunch Disrupt（10月13日〜15日）でのStartup Battlefieldピッチに向けて準備を進め、プロジェクトベースの契約を継続収益へと転換し、Applied Intuitionに対抗して規模を拡大するための資金調達を行っていた。