Laplace aposta no red-teaming de IA em simulação para tornar robôs e carros autônomos seguros

Desenvolve red-teaming automatizado para robótica e IA física: simulação de alta fidelidade do mundo real somada a agentes de IA que caçam casos extremos.

Que a única forma de tornar a IA física segura é deixar a própria IA testá-la — um agente sondando simulações interativas para encontrar pontos de falha antes da implantação.

Howie Sun passou oito anos na academia desafiando a IA de direção autônoma em simulação. Em 2023, ele e seu então orientador de doutorado, Henry Liu, publicaram um artigo que foi capa da Nature, e empresas de veículos autônomos começaram a ligar. Em 2025, os dois fundaram a Laplace Intelligence em Ann Arbor para transformar a pesquisa em produto.

Um ano depois, a Laplace opera uma versão pós-treinada do modelo de mundo Cosmos, da Nvidia, ancorada em dados reais de mapas e informações de tráfego ao vivo de provedores como a TomTom, em que cada ator reage a cada evento — em uma demonstração, um carro em sentido contrário desviou para evitar um agente de teste que fazia uma manobra brusca. Agentes de IA projetam casos extremos a partir de notícias e relatórios policiais de colisões. Entre os clientes estão a fabricante japonesa de caminhões Isuzu, a empresa texana de caminhões autônomos Bot Auto e a Nvidia, além de um piloto gratuito de cidade inteligente em San Jose com a Nvidia e a T-Mobile.

Robôs generalizados não têm histórico registrado para minerar em busca de casos extremos, então o teste por simulação generativa torna-se necessário, e não opcional.

Evidências de segurança em que clientes, seguradoras e reguladores possam confiar são o gargalo para a implantação da IA física; o teste é uma cunha para toda implantação.

Os US$ 1,2 bilhão da Applied Intuition mostram que a categoria é real, mas seu manual é anterior aos modelos de mundo interativos — a startup aposta que o paradigma muda por baixo dela.

Quando a indústria começa a ligar para um laboratório de pesquisa, o mercado já validou a ideia; o trabalho do fundador é converter o trabalho de projetos inbound em produto antes que um rival com mais financiamento o faça.

Em 2026-10-13, a Laplace se preparava para sua apresentação no Startup Battlefield do TechCrunch Disrupt em San Francisco (13 a 15 de outubro), convertendo contratos baseados em projetos para receita recorrente e captando recursos para escalar diante da Applied Intuition.