BULETINFINANSIAL.COM — Perceptron, perusahaan rintisan yang didirikan pada November 2024 oleh mantan ilmuwan riset Meta, Armen Aghajanyan dan Akshat Shrivastava, resmi merilis model vision terbarunya, Isaac 0.5. Model ini ditujukan untuk memperkuat kemampuan mesin dalam berinteraksi dengan lingkungan fisik, khususnya di sektor industri seperti pabrik dan pusat logistik.
Keduanya sebelumnya berkarier di Meta's Fundamental AI Research (FAIR), divisi riset AI raksasa teknologi tersebut. Mereka melihat perangkat lunak ini sebagai masa depan otomasi industri.
Modalitas Ganda untuk Robot Industri
Isaac 0.5 diklaim berbeda dari model AI fisik yang sudah ada. Perceptron menyebut produknya bersifat general-purpose, artinya tidak dibangun untuk satu tugas repetitif tertentu, melainkan fleksibel mengikuti situasi dan lingkungan sekitarnya.
Perusahaan mengkritik pendekatan yang ada selama ini. "Physical AI today forces a false choice: generalist foundation models that need multiple dedicated cloud GPUs for every instance, or narrow models that handle perception or control, but never both," tulis perusahaan. Model yang terlalu umum butuh banyak GPU cloud, sementara model yang sempit hanya bisa persepsi atau kontrol, tidak keduanya.
Shrivastava memberi contoh kasus robot yang bertugas menyortir paket. Robot harus membaca label, menganalisis posisi spasial kotak, memutuskan kotak mana yang diambil, lalu merencanakan urutan pengambilan. Isaac 0.5 dirancang membantu robot melewati setiap tahap itu secara fleksibel.
Data Latih dari Jutaan Jam Video
Model Isaac 0.5 dilatih dengan satu juta jam video umum untuk mengenali berbagai setting, visual, dan skenario. Perceptron juga mengandalkan ego video, rekaman dari kamera wearable seperti GoPro yang merekam perspektif orang saat menyelesaikan tugas fisik, serta UMI video yang merekam aksi manusia berulang untuk mengajari sistem AI pergerakan.
Soal sumber data, Shrivastava menyebut perusahaan membangun dataset skala petabyte secara internal. "Internally built petabyte-scale datasets that span across modalities, whether it's images, text, video, etc. all the way through robotic trajectories," katanya. Namun, ia tidak mengungkap sumber spesifik data latih tersebut.
Open-Weight dan Target Pasar
Isaac 0.5 dirilis sebagai model open-weight. Artinya, parameter dan materi pelatihannya bisa diperiksa publik. Langkah ini membuka peluang adopsi luas oleh vendor yang ingin mengintegrasikan lapisan kecerdasan ini ke produk mereka.
Target pasarnya mencakup manufaktur, logistik dan pergudangan, keamanan, mobilitas, hingga media dan hiburan. Aghajanyan menegaskan posisi produknya di pasar. "Nothing like this really exists out there," ujarnya. "We're really excited about it."
Startup ini sebelumnya mengantongi pendanaan USD 16 juta dari Bessemer Venture Partners, The Explorer Fund, dan SmartGateVC pada 2024. TechCrunch memahami Perceptron sedang dalam proses menutup putaran pendanaan tambahan.
