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Tech
Laplace Intelligence stress-tests physical AI systems
The Editors ·
A report this week details how Laplace Intelligence is developing automated red-teaming protocols for robotics and self-driving cars. The company aims to identify vulnerabilities in physical AI before these systems enter the real world, drawing a parallel to the unpredictable nature of digital AI agents. The approach involves deliberately attempting to make these systems fail within simulation environments to uncover potential issues.
Howie Sun, the CEO and co-founder of Laplace Intelligence, notes that as AI agents move from computers into the physical world, ensuring their safety becomes paramount. The company is betting on the premise that AI should test physical AI to guarantee reliability. Sun suggests that this method helps companies discover and fix problems prior to deployment, building a foundation of evidence for customers, insurers, and regulators.
Sun and his co-founder and chief scientist Henry Liu established the company a year ago after their research on challenging autonomous driving AI in simulation gained attention. Their 2023 paper on the subject appeared on the cover of Nature, leading to inquiries from autonomous vehicle companies interested in applying their academic findings to practical products. The name Laplace references a thought experiment by Pierre-Simon Laplace regarding the prediction of the future through precise knowledge of the universe’s state.
The startup is currently competing in the Startup Battlefield 200 at the report Disrupt in San Francisco. Laplace is scheduled to present on the Disrupt Stage on Tuesday afternoon, October 13. The event features twenty startups, and Laplace is one of the participants showcasing its technology to the startup community.
The company’s methodology relies on simulation to predict outcomes in the real world, a concept rooted in the academic work of Sun and Liu. Sun spent eight years in academia researching how to challenge autonomous driving AI, which eventually led to the creation of a product designed for the real world. The goal remains to provide a shared foundation of trust for those interacting with physical AI systems.
Laplace Intelligence pone a prueba los sistemas de IA física
Un informe de esta semana detalla cómo Laplace Intelligence está desarrollando protocolos automatizados de pruebas de penetración para la robótica y los vehículos autónomos. La compañía busca identificar vulnerabilidades en la IA física antes de que estos sistemas lleguen al mundo real, trazando un paralelo con la naturaleza impredecible de los agentes de IA digital. El enfoque consiste en intentar deliberadamente que estos sistemas fallen dentro de entornos de simulación para descubrir posibles problemas.
The Editors · October 14, 2026
Howie Sun, director ejecutivo y cofundador de Laplace Intelligence, señala que a medida que los agentes de IA pasan de las computadoras al mundo físico, garantizar su seguridad se vuelve primordial. La compañía apuesta por la premisa de que la IA debe probar la IA física para garantizar la fiabilidad. Sun sugiere que este método ayuda a las empresas a descubrir y corregir problemas antes del despliegue, sentando una base de evidencia para clientes, aseguradoras y reguladores.
Sun y su cofundador y científico jefe, Henry Liu, establecieron la compañía hace un año después de que su investigación sobre el desafío de la IA de conducción autónoma en simulación ganara atención. Su artículo de 2023 sobre el tema apareció en la portada de Nature, lo que generó consultas de empresas de vehículos autónomos interesadas en aplicar sus hallazgos académicos a productos prácticos. El nombre Laplace hace referencia a un experimento mental de Pierre-Simon Laplace sobre la predicción del futuro mediante el conocimiento preciso del estado del universo.
La startup compite actualmente en la Startup Battlefield 200 en el evento Disrupt en San Francisco. Laplace está programada para presentar su tecnología en el escenario Disrupt la tarde del martes 13 de octubre. El evento cuenta con veinte startups, y Laplace es una de las participantes que muestra su tecnología a la comunidad emprendedora.
La metodología de la compañía se basa en la simulación para predecir resultados en el mundo real, un concepto arraigado en el trabajo académico de Sun y Liu. Sun pasó ocho años en el ámbito académico investigando cómo desafiar la IA de conducción autónoma, lo que eventualmente llevó a la creación de un producto diseñado para el mundo real. El objetivo sigue siendo proporcionar una base compartida de confianza para quienes interactúan con sistemas de IA física.
