Dream Labs lève 90 millions de dollars pour construire un cerveau IA unique capable de contrôler n’importe quel bras robotique

Dream Labs, une startup fondée par d’anciens chercheurs en robotique de Nvidia, a levé 90 millions de dollars en financement d’amorçage mené par B Capital et Kindred Ventures pour construire Dream-1, un modèle d’IA conçu pour contrôler du matériel robotique sur lequel il n’a jamais été spécifiquement entraîné. Parallèlement à ce tour de table, l’entreprise a lancé Dream API, qu’elle décrit comme la première API publiquement disponible pour un modèle fondamental de robotique. Le message est direct : le matériel robotique est suffisamment bon depuis des années, et ce qui manquait vraiment était un cerveau assez général pour en piloter n’importe lequel.

Comment Dream-1 généralise entre matériels différents

La plupart des systèmes de contrôle robotique sont entraînés pour une seule machine exécutant une seule tâche, c’est pourquoi déployer un nouveau bras robotique signifiait traditionnellement des mois de programmation spécifique. Dream-1 adopte une approche différente : il est entraîné principalement sur des vidéos de personnes accomplissant des tâches quotidiennes, puis apprend à prédire ce qui devrait se passer ensuite et à traduire cette prédiction en commandes moteur pour le robot qu’il contrôle. Dream Labs affirme que le modèle peut faire fonctionner n’importe quel robot équipé de pinces en mode zero-shot, sans données d’entraînement supplémentaires, et gère actuellement des tâches de table comme saisir, poser et plier du linge.

Le cofondateur et PDG Joel Jang a comparé l’idée à une voiture de location : un conducteur ne réapprend pas à conduire chaque fois qu’il monte dans un véhicule inconnu, il trouve les commandes et applique son expérience antérieure. Dream-1 est conçu pour traiter un nouveau robot de la même manière.

Ce que l’API offre réellement aux développeurs

Dream API se connecte au flux caméra d’un robot compatible, accepte une instruction en langage naturel et renvoie les commandes moteur nécessaires pour l’exécuter. Pour les équipes qui ont besoin de meilleures performances sur une tâche étroite, Dream Labs propose aussi un service d’affinage. Un troisième produit, Robot Playground, permet à quiconque d’envoyer des commandes via un navigateur à un robot physique dans les bureaux de Dream Labs à San Francisco et de voir le résultat en direct.

Pourquoi c’est un pari sur une théorie spécifique de la robotique

Dream Labs mise son financement sur la thèse que des modèles fondamentaux généralistes pour l’action physique peuvent transférer des compétences entre différents corps robotiques plus rapidement que la planification de mouvement codée à la main. Le risque réside dans la qualité de généralisation en conditions réelles.

Ce qu’il faut surveiller

Pour les startups de matériel robotique, Dream API vaut la peine d’être évalué dès maintenant si le coût d’intégration est le principal obstacle. Pour les acheteurs et investisseurs, le signal à suivre est de savoir si Dream Labs étend sa couverture de tâches au-delà de la manipulation de table vers des robots mobiles à roues et des mains plus habiles.