Dans l’univers en constante évolution de l’intelligence artificielle, la qualité des données est le pilier fondamental. DiffuseDrive se positionne à la pointe de cette révolution en offrant des images photoréalistes générées à partir de données réelles. Fondée en 2023, l’entreprise a rapidement déplacé ses opérations de la Hongrie à San Francisco pour mieux saisir les opportunités du marché.
Robots et intelligences artificielles nécessitent une abondance de données pour leur apprentissage, et la qualité de ces données détermine leur efficacité. Capturer des données du monde réel représente souvent un défi coûteux et chronophage. Les solutions basées sur la simulation, généralement issues de moteurs de jeu, créent un fossé entre la simulation et la réalité. DiffuseDrive surmonte cet obstacle grâce à une plateforme d’IA générative qui évalue les données existantes, identifie les lacunes et utilise des modèles de diffusion propriétaires pour créer des données d’une réalisme impressionnant.
Les fondateurs, Balint Pasztor et Roland Pinter, combinant expertise en ingénierie et en physique, ont mis au point une solution innovante après leurs expériences chez Bosch. Pasztor souligne que la rareté des données est la clé manquante pour résoudre les défis de l’IA physique dans divers secteurs tels que la fabrication, la surveillance, l’agriculture et l’aérospatiale. Contrairement aux données synthétiques traditionnelles, les données générées par DiffuseDrive sont indistinguables de la réalité, garantissant ainsi une sécurité et une fiabilité accrues pour les applications critiques.
En analysant de manière contextuelle les données existantes, DiffuseDrive identifie les écarts à combler et génère des ensembles de données pertinents en quelques jours plutôt qu’en mois ou années. Cette rapidité permet aux entreprises de former leurs systèmes autonomes plus efficacement, améliorant ainsi les performances de manière significative. Avec un marché mondial de l’IA en robotique en pleine expansion, DiffuseDrive se positionne comme un acteur clé capable de répondre aux besoins croissants en données de haute qualité.
Les clients conservent le contrôle total sur leurs données spécifiques au domaine, permettant une personnalisation et une adaptation précises aux exigences de chaque projet. En intégrant des techniques de segmentation sémantique et de labellisation visuelle, DiffuseDrive enrichit continuellement la connaissance du domaine opérationnel, offrant une solution évolutive pour divers secteurs industriels.
Fort de ses récentes levées de fonds et de l’ajout de membres expérimentés à son conseil d’administration, DiffuseDrive vise à étendre son influence dans des domaines variés tels que la défense, l’entreposage, la construction et l’agriculture. La vision à long terme de l’entreprise est d’intégrer ses données dans tous les systèmes autonomes, qu’ils soient entrepris ou individuels, capitalisant sur l’expérience acquise dans le domaine des véhicules autonomes et des drones.
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Comment DiffuseDrive crée des données photoréalistes ?
DiffuseDrive se distingue par sa capacité à générer des images photoréalistes en utilisant des ensembles de données réels. Contrairement aux données synthétiques produites par les moteurs de jeu, souvent éloignées de la réalité, DiffuseDrive utilise des modèles de diffusion propriétaires pour créer des données ultra-réalistes. Cette approche garantit que les robots et les systèmes d’intelligence artificielle puissent s’entraîner sur des données presque indiscernables de la réalité, éliminant ainsi les écarts entre simulation et réalité.
En évaluant les données existantes et en identifiant les lacunes, DiffuseDrive enrichit les jeux de données en quelques jours au lieu de plusieurs mois ou années. Cette rapidité est cruciale dans des domaines nécessitant une adaptation rapide, comme l’automatisation de la livraison par robots.
Quelle est l’origine de DiffuseDrive et son parcours ?
Fondée en 2023 par Balint Pasztor, un ingénieur, et Roland Pinter, un physicien, DiffuseDrive est née d’une rencontre à Bosch. Initialement basée en Hongrie, l’entreprise a rapidement déménagé à San Francisco pour se positionner au cœur de l’innovation technologique. Leur expérience antérieure sur la conduite autonome de niveau 4 pour Porsche a mis en lumière la pénurie de données réalistes indispensable pour avancer dans le domaine de l’IA physique.
Selon Pasztor, « La rareté des données est la pièce manquante pour résoudre le puzzle de l’IA physique, qui englobe la fabrication, la surveillance, l’agriculture et l’aérospatiale. »
Depuis son déménagement, DiffuseDrive a réussi à lever 3,5 millions de dollars en financement initial, renforçant ainsi sa position sur le marché et élargissant son équipe avec des experts comme Jordan Kretchmer, un partenaire senior chez Outlander VC.
Pourquoi les données réalistes sont-elles cruciales pour l’IA et la robotique ?
Les robots et l’intelligence artificielle nécessitent une quantité importante de données pour s’entraîner efficacement. Les données synthétiques, souvent issues de simulations basées sur des moteurs de jeu, ne sont pas suffisamment réalistes pour les applications critiques en termes de sécurité ou de missions. DiffuseDrive comble cette lacune en fournissant des données générées par l’IA qui sont presque identiques à la réalité, améliorant ainsi la fiabilité et la performance des systèmes automatisés.
Cette nécessité est particulièrement évidente dans les applications de robotique commerciale, où des ensembles de données volumineux et pertinents sont indispensables. Par exemple, dans le domaine des véhicules autonomes, disposer de données réalistes permet de perfectionner la reconnaissance des objets et la prise de décision des véhicules, réduisant ainsi les risques d’erreurs.
Comment DiffuseDrive comble-t-elle le gap simulation-réalité ?
DiffuseDrive utilise une combinaison de méthodes classiques et nouvelles d’analyse statistique pour comprendre le contexte des données existantes et générer de nouveaux points de données similaires à un nuage de points. Cette approche permet de créer des suggestions basées sur la logique métier, accélérant ainsi le processus de génération de données.
« Nous identifions et comprenons les lacunes à combler, ce qui nous permet de créer des ensembles de données pertinents en quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois ou années. » affirme Pasztor. Cette efficacité est cruciale pour des secteurs comme l’aérospatiale, la manufacture ou l’agriculture, où la précision et la rapidité sont essentielles.
Par ailleurs, DiffuseDrive intègre des couches de contrôle qualité (QA) qui s’appuient sur les cas d’utilisation spécifiques, assurant que les données générées répondent précisément aux besoins des clients. Cette synergie entre génération de données et assurance qualité distingue DiffuseDrive des autres solutions de données synthétiques sur le marché.
De quelle manière les clients contrôlent-ils leurs données de domaine ?
Contrairement à d’autres entreprises, DiffuseDrive ne développe pas d’expertise spécifique à chaque domaine. À la place, elle s’appuie sur la documentation et les données opérationnelles de ses clients concernant leur conception de domaine opérationnel (ODD). Les clients restent ainsi les experts de leur propre domaine, tout en bénéficiant de l’expertise de DiffuseDrive pour enrichir leurs données.
« Ils veulent que nous les aidions sans prendre le contrôle de leur travail. » explique Pasztor. Cette philosophie permet aux clients de définir leurs propres exigences en matière de données, tandis que DiffuseDrive se charge de l’analyse rapide des lacunes et de l’enrichissement des données.
Grâce à des techniques telles que la segmentation sémantique, l’étiquetage contextuel et visuel, ainsi que des boîtes englobantes 2D et 3D, chaque image générée contribue à enrichir la carte des données, non seulement en comblant les lacunes mais aussi en élargissant les connaissances sur le domaine opérationnel.
Quelles opportunités de marché DiffuseDrive identifie-t-elle ?
Le marché mondial de l’IA dans la robotique devrait connaître un taux de croissance annuel composé de 38,5%, passant de 12,77 milliards de dollars en 2023 à 124,77 milliards de dollars d’ici 2030, selon Grand View Research. DiffuseDrive vise à s’imposer comme une ressource incontournable pour toutes les systèmes autonomes, qu’il s’agisse de projets d’entreprise ou individuels.
Actuellement, l’entreprise enfile sa troisième vague de clients, incluant des pilotes de drones, des développeurs de conduite autonome et des spécialistes de la surveillance de sécurité. Parmi ses clients figurent des noms prestigieux tels que AISIN, Continental et Denso. De plus, DiffuseDrive voit un potentiel important dans des secteurs variés comme la défense, l’entreposage, la construction et l’agriculture.
Lors de la conférence IEEE/CVF CVPR, Pasztor a mentionné avoir échangé avec 50 clients potentiels du Fortune 500, dont plusieurs produisent non seulement des systèmes autonomes mais aussi des robots industriels stationnaires. De plus, le secteur de la santé a manifesté un intérêt notable pour la fermeture du cycle des données.
En mai, DiffuseDrive a levé 3,5 millions de dollars en financement initial, en plus du million de dollars précédemment obtenu auprès de E2VC. L’ajout de Jordan Kretchmer au conseil d’administration renforce l’expertise en investissement dans la robotique de l’équipe, avec une vision d’être agnostique par rapport aux industries, allant des applications manufacturières à la robotique domestique.
Selon Pasztor, « Les images réalistes devraient se diffuser rapidement entre différents secteurs, car nous apprenons de chacun d’entre eux. Notre différenciateur n’est plus seulement les données synthétiques, mais la création du moteur de données. »
Comme le dit son co-fondateur, « Le logiciel est développé de manière itérative, alors pourquoi les données ne le seraient-elles pas ? »
Pour en savoir plus sur les collaborations innovantes dans le domaine de la robotique, découvrez le partenariat entre Veho et RIVR dans un projet pilote de livraison, ou explorez les avancées de Dusty Robotics avec le FieldPrinter 2.
DiffuseDrive continue d’innover et d’ouvrir de nouvelles portes dans le monde de l’IA et de la robotique, positionnant la société comme un acteur clé dans la résolution des défis liés à la pénurie de données.