SE3 Labs представила платформу Spatial AI для автономных систем и привлекла поддержку Lakestar и Seedcamp

Компания SE3 Labs, которая разрабатывает технологии Spatial AI, вышла из режима скрытой разработки и представила свою платформу пространственного интеллекта для следующего поколения автономных систем. Она занимает промежуточный уровень между сырыми данными сенсоров и действиями машины. По сути, платформа помогает системам воспринимать среду, анализировать происходящее и выполнять задачи в трёхмерном пространстве. Как сообщает Tech.eu, стартап поддержали инвесторы Lakestar, Seedcamp и EWOR, а также Sequoia Scout Fund, UnternehmerTUM Funding for Innovators, SDAC, Magnetic, TwinTrack Ventures, Plug and Play, основатели Flixbus и Ascending Technologies и ряд стратегических ангельских инвесторов.

Платформа SE3 рассчитана на автономные системы, которым приходится работать в сложных и оспариваемых средах. Технологический стек функционирует как единая платформа и доменно-агностичная система для воздушных, наземных и смешанных роев. При этом решение уже используется по контракту с German Bundeswehr. Архитектура платформы аппаратно-агностична и модульна, она работает на edge. Клиенты могут подключить SE3 как отдельную функцию в существующей платформе или использовать полный программный стек для UAV.

Навигационная система обеспечивает непрерывную автономную навигацию даже в условиях GPS-denied и активной электронной борьбы. Встроенные visual-inertial odometry и сопоставление карт в реальном времени позволяют обходиться без спутниковой связи. Каждая платформа формирует и обновляет собственную пространственную картину по мере движения, а маршруты при необходимости корректируются автоматически, без участия оператора. Поверх навигационного слоя работает система восприятия, она преобразует визуальные данные в постоянно обновляемое 3D‑понимание среды и локализует объекты в пространстве с точностью до sub-metre.

Эта пространственная картина может передаваться между участниками роя, поэтому разные платформы сходятся на одних и тех же целях. Оператор при этом видит живую 3D‑картину среды и может взаимодействовать с ней на естественном языке. Намерение, сформулированное голосом, превращается в действия роя. На той же модели среды постоянно работают AI‑агенты, они анализируют происходящее в реальном времени и выполняют более сложное рассуждение о наблюдаемой обстановке.