Startup TensorWorld sammelt in einem Monat über 100 Millionen US-Dollar ein

Modelle

Das vor vier Monaten gegründete chinesische Startup TensorWorld hat innerhalb eines Monats zwei Finanzierungsrunden über zusammen mehr als 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Das Unternehmen arbeitet an physikalischen Basismodellen, die physikalische Gesetzmäßigkeiten wie Schwerkraft, Reibung, Kollision und Fluiddynamik aus Daten lernen sollen, statt sie wie klassische Simulationssoftware regelbasiert von Ingenieuren programmieren zu lassen. Laut der Meldung zielt der Ansatz darauf ab, Modellen eine Art „physikalische Intuition" zu verleihen, damit sie etwa vorhersagen können, was mit einem Objekt als Nächstes passiert.

Die Angel-Runde wurde laut der Meldung von Cathay Capital und HongShan (Sequoia China) gemeinsam angeführt, mit Beteiligung von IDG Capital, CDH VGC, Vision Plus Capital und Ant Group. Die Angel-Plus-Runde führten Ant Group, HeYu Capital und Meituan gemeinsam an, begleitet von Fortune Capital, NIO Capital, Jinghe Capital sowie mehreren Altinvestoren. Das Gründungsteam stammt laut der Meldung unter anderem von der Tsinghua-Universität und vom MIT und hat zuvor an Produkten mit Millionen Nutzern sowie an Recheninfrastruktur mit hunderttausenden Beschleunigerkarten gearbeitet.

TensorWorld verweist auf mehrere Forschungsarbeiten als Grundlage seines Ansatzes: Autoformer und TimesNet für die Modellierung zeitlicher Abläufe, Uni3D für dreidimensionale Repräsentationen mit bis zu einer Milliarde Parametern, GeoPT für die Vorhersage physikalischer Eigenschaften aus Geometrie und synthetischer Dynamik sowie Transolver für die Modellierung von Kräften und Verformungen in unregelmäßigen Räumen. Nach Angaben des Unternehmens reduziert GeoPT bei industriellen Simulationsaufgaben den Bedarf an gelabelten Daten um 20 bis 60 Prozent und beschleunigt die Konvergenz um bis zum Zweifachen. Laut einem in der Meldung zitierten Bericht des Stanford HAI erreichen Roboter in Softwaresimulationen eine Erfolgsquote von 89,4 Prozent bei Aufgaben, in realen Haushaltsumgebungen bei vergleichbaren Aufgaben jedoch nur rund 12,4 Prozent.

Offen bleibt: Die Angaben zu Finanzierungssumme, Investoren und den Leistungswerten der eingesetzten Forschungsmethoden stammen ausschließlich aus Unternehmensdarstellung beziehungsweise nicht näher geprüften externen Studienverweisen.

Quelle: iFanr Kurzmeldungen