Nền tảng dữ liệu tổng hợp Bifrost Stardust và Manifold

Bifrost AI được thành lập năm 2020 tại Singapore bởi Charles Wong và Aravind Kandiah, cựu sinh viên Đại học Công nghệ và Thiết kế Singapore. Công ty giải quyết chi phí và thời gian thu thập, gán nhãn dữ liệu thực để huấn luyện AI thị giác và robot, nhất là các tình huống hiếm hoặc nguy hiểm trên biển, trên không, địa hình khó hay ngoài không gian.

Stardust tạo bộ dữ liệu môi trường 3D tổng hợp có nhãn chính xác tới từng điểm ảnh, siêu dữ liệu kịch bản và đầu ra RGB, hồng ngoại, độ sâu, phân vùng từ hàng nghìn mô hình 3D. Manifold, ra mắt năm 2026, đánh giá chính sách điều khiển robot ở quy mô lớn: một bộ khung chạy chính sách trên nhiều bộ chuẩn mô phỏng Isaac Sim, Unreal Engine, MuJoCo, ManiSkill và Genesis, chấm điểm theo tiêu chí và dùng tác tử AI để gom nhóm lỗi. Người dùng gồm đội ngũ robot, quốc phòng, hàng hải và hàng không vũ trụ.

• Dữ liệu tổng hợp Stardust: Tạo cảnh 3D có nhãn chính xác tới từng điểm ảnh và siêu dữ liệu kịch bản.
• Đầu ra đa cảm biến: Tạo dữ liệu RGB, hồng ngoại, độ sâu và phân vùng cho mô hình thị giác.
• Đánh giá bằng Manifold: Chạy chính sách robot trên nhiều bộ chuẩn mô phỏng trong một bộ khung.
• Chấm điểm theo tiêu chí: Đánh giá lượt chạy bằng mục tiêu con và tiêu chí tuỳ chỉnh.
• Phân tích lỗi bằng tác tử: Gom nhóm lỗi, xếp hạng theo mức ảnh hưởng và trả lời truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Hỗ trợ trình mô phỏng: Tương thích Isaac Sim, Unreal Engine, MuJoCo, ManiSkill và Genesis.

Công ty UAV Việt Nam có thể huấn luyện nhận diện vật thể bằng ảnh trên không và ảnh hồng ngoại tổng hợp. Phòng thí nghiệm robot của trường đại học có thể đánh giá chính sách thao tác trên Manifold trước khi thử trên cánh tay robot thật. Nhà máy đóng tàu hoặc đơn vị khai thác cảng có thể tạo cảnh hàng hải để huấn luyện tránh va chạm cho tàu tự hành.

Đội ngũ có được dữ liệu huấn luyện có nhãn cho tình huống hiếm trong vài giờ thay vì tổ chức thu thập thực địa tốn kém, công ty cho biết có thể tăng tốc huấn luyện và kiểm thử 100 lần. Manifold công bố chạy 1.000 lượt đánh giá trong 30 phút thay vì 8 giờ nhờ đánh giá song song trên GPU. Tính năng tự gom nhóm lỗi cho thấy lỗi nào quan trọng nhất, giảm việc xem lại thủ công các lượt chạy robot.

AI vật lý cho robot, thiết bị bay và tàu tự hành cần lượng dữ liệu huấn luyện và kiểm thử lớn hơn nhiều so với khả năng thu thập thực địa, nên dữ liệu tổng hợp và mô phỏng đang trở thành tiêu chuẩn. Các nhà sản xuất, cảng biển và phòng thí nghiệm tại Đông Nam Á, trong đó có Việt Nam, đang khởi động chương trình robot và tự hành và gặp cùng bài toán thiếu dữ liệu.

Thành lập năm 2020 bởi Charles Wong (CEO) và Aravind Kandiah (CTO), cựu sinh viên SUTD. Được đầu tư bởi Sequoia, Lux Capital, Airbus Ventures, Wavemaker, Carbide, Techstars và Cap Vista, công bố vòng Series A vào tháng 10/2024. Logo khách hàng hiển thị gồm NASA, Honda, NTT Data, ClassNK và ST Engineering.