Physicl otrzymał 10 milionów dolarów na rozwój technologii eliminującej problem przejścia od świata symulowanego do rzeczywistego dla robotów. Firma bierze proces tworzenia cyfrowych reprezentacji towarów - pierwotnie opracowany dla e-commerce'u - i adaptuje go do budowy modeli fizycznego świata wystarczająco wiernych, aby roboty mogły się na nich trenować.
Luka między symulacją a rzeczywistością to jedno z najpoważniejszych wyzwań w robotyce. Gdy robot nauczy się wykonywać zadanie w idealnym, cyfrowym środowisku, często okazuje się bezradny w rzeczywistości ze swoimi niedoskonałościami, odbiciem światła, teksturami materiałów i zmienną geometrią. Tradycyjnie rozwiązywało się to poprzez długotrwałe dopracowywanie modeli symulacji lub bezpośrednie trenowanie na rzeczywistych robotach - co jest drogie i czasochłonne.
Podejście Physicl opiera się na tym, co działa w handlu elektronicznym - generowaniu fotograficznie dokładnych 3D-modeli rzeczywistych obiektów i pomieszczeń. Technologia mogłaby pozwolić na szybsze trenowanie robotów w środowiskach, które są wystarczająco realistyczne, aby umożliwić natychmiastowe wdrażanie w fabrykach i centrach dystrybucji. To potencjalnie przyspieszy komercjalizację autonomicznych systemów w branżach, gdzie oczekiwanie na dokładne symulacje lub testy polowe stanowi dziś główną przeszkodę.