Worlds的AI协助大型安排调查其物理空间以保证安全性，安全性和生产力，在第一轮融资中筹集了1000万美元。

这家坐落达拉斯的草创公司运用多个摄像头来盯梢3D空间的改变，然后供给比典型2D安全视频更为牢靠的视图。然后，Worlds对其AI模型进行练习，以发现方位内和跨方位的反常形式-假如一种形式满足反常，它将提示公司。

大多数监督供给程序都依赖于根据规矩的体系，在该体系中，人们可认为反常状况编写规矩。可是Worlds断语这还远远不够。 Worlds联合创始人兼首席执行官Dave Copps说：“编写规矩的人底子无法跟上。” “经过深度学习模型，咱们能够将视频加载到咱们的体系中，并运用从前的学习当即做出猜测。跟着体系从一个环境中学习，它能够将学习内容搬运到其他环境中。”

该公司正在运用强化学习(这是现在十分抢手的一部分AI)来生成归纳数据，以便能够创立自己的训练集。它还运用生成对立络或算法体系结构，使两个神经络彼此冲突，以生成新的组成数据实例。

Copps说，全球的开端客户包含大型石油和天然气公司Chevron和Petronas，它们需求对数十个石油和天然气方位进行杂乱的监控。 Copps表明，Worlds还将美国国防部的装置作为方针，并方案扩展服务范围，以服务于零售，娱乐和其他工业公司。

作为运转中技能的一个示例，一家石油和天然气公司能够运用World的软件来盯梢驶入和驶出油井物业的货车，记载货车的满载状况，并在货车抵达而不是满载时主动正告油井操作员空，然后带来安全危险。假如一家公司要看100口这样的油井，Worlds的AI驱动体系能够主动盯梢一切油井，并在它们之间搬运经历。 Copps说，监督技能能够应用于敞开空间和关闭空间。

该轮融资由Align Capital牵头，包含Chevron Technology Ventures，Piva，GPG Ventures和Hypergiant Industries。

Worlds是Hypergiant Sensory Sciences(HSS)的衍生产品，HSS是总部坐落德克萨斯州奥斯汀的大数据和AI产品开发公司Hypergiant Industries的子公司。 Copps说，HSS将持续作为Hypergiant的一部分，而Hypergiant Industries将持续成为Worlds的重要合作伙伴。

VentureBeat撰写了有关Copps在2018年与HSS一起创立的文章。Copps从前建立了AI公司Brainspace，专心于自然语言处理。

更广泛地说，Worlds表明，它在不断扩展的扩展实际(XR)商场中发挥作用，在该商场中，计算机为物理国际供给感同身受的体会。科普斯再次以雪佛龙这样的石油公司为例。当职工收到反常状况告诉时，他们能够扩大相关区域。正如Copps解说的那样，他们能够从“卫星视图”开端，这或许由卫星乃至是在物业上空飞翔的无人机启用。然后，职工能够沿着特定的房子飞来飞去-简直就像是盛行游戏Fortnite的一个插入物-乃至能够透过墙面观看3D图画。

一份陈述显现，未来四年XR商场估量将增加到超越2090亿美元，比2018年估量的270亿美元增加八倍。

Copps说，Worlds的体系建立在三个学习层次上。首要，是人对机器，人经过符号物体来决议物体是什么。在第二级中，机器在承受训练后接管作业-仅播放了几分钟的视频-并开端自学并主动符号目标。第三层是搬运学习，体系能够将学习从一种环境搬运到另一种环境。例如，假如公司正在监督50个不同的方位，而方位编号37标识了一辆不知道的货车，则体系能够符号该货车，在视频中盯梢它，然后将该常识搬运到其他环境。 Copps说：“这个主意是创立这些永久性的学习环境。”

Copps说，该公司还运用为特定任务分配的僵尸程序层，就像虚拟职工相同。例如，一个安全机器人或许专心于价值100,000美元的发电机，并被奉告假如发电机移动超越30英尺，则会宣布警报。另一个周游器或许会检测到未经授权坐落特定区域的人员，并发送警报或拨打该人员的电话。 Copps说，这些机器人能够重复运用，而且能够在多种环境中仿制。