Machenta ridică 40 de milioane de dolari pentru a învăța roboții dintr-o singură demonstrație

De ce nu folosește date reale?

Abordajul tehnic al Machenta se distinge pentru că modelul se antrenează exclusiv pe date simulate în medii generate pe calculator, în loc să folosească înregistrări de oameni la muncă. Edward Johns, CEO și co-fondator, este și profesor de învățare robotică la Imperial. A spus pentru Business Insider că modelul folosește „nu un singur pixel de date din lumea reală”. Compania a refuzat să dezvăluie evaluarea sa, conform rapoartelor BI.

Inteligenta nu ține de ce poți deja, ci de cât de repede poți învăța ceva nou.

Oamenii nu trebuie să vadă același lucru de mai multe ori înainte de a executa o acțiune, a spus Johns în comunicatul de presă al Imperial.

Cum a devenit cercetare o companie?

După antrenare, modelul poate ghida un robot să execute o sarcină nouă, precum împachetarea unei cutii sau curățarea unei mese, a spus Johns pentru BI. Are nevoie doar să vadă sarcina executată o singură dată, fără antrenare suplimentară. Imperial menționează că un model a învățat să împacheteze și să curețe pe diverse tipuri de roboți, inclusiv humanoizi. Această cercetare a început acum șase ani în Laboratorul de Învățare Robotică al Johns la Imperial.

În experimentele timpurii, un robot ghidat printr-o sarcină a avut nevoie de aproximativ 30 de minute de colectare suplimentară de date, conform BI. Abia atunci a putut executa sarcina autonom. Johns și fostul său student doctorand, Vitalis Vosylius, au înființat Machenta la sfârșitul anului trecut, tocmai pentru a elimina acest pas.

Marea parte a industriei merge în direcția opusă, colectând date din lumea reală. Săptămâna trecută, Maxinsights a ridicat 30 de milioane de dolari pentru a plăti contractori care filmează activitățile lor pentru antrenarea roboților.

Cum se compară cu concurenții?

„Foarte puține echipe în robotică pot arăta un corp de lucru ca acesta, care a schimbat repetat ceea ce oamenii credeau că e posibil”, a spus Kathi Wilhelm, partener la Creandum.

Rebecca Kaden, partener executiv la USV, a scris într-un post pe blog că echipa numește abordajul său „vibe-coding fizic”.

„Cu Machenta, pe măsură ce roboții devin mai rapizi și mai ușor de antrenat, imaginația, nu capacitatea, devine limita”, a scris Kaden.

Unde merge banii?

Machenta are 11 angajați și rămâne concentrată pe cercetare, conform BI. Compania nu are planuri pe termen scurt să vândă tehnologia sa. Sarcinile mai precise și mișcările complexe rămân dificile pentru modelul său. Concurenții sunt mult mai mari. Physical Intelligence e evaluată la aproximativ 11 miliarde de dolari, iar FieldAI ridică fonduri la o evaluare de 10 miliarde de dolari, conform BI. Skild AI, evaluată la peste 14 miliarde de dolari, vinde deja tehnologie similară.

În august, Skild a anunțat că modelul său nou poate executa sarcini nevăzute, care durează până la 10 minute, după o singură demonstrație video. Luna trecută, a anunțat că a atins 100 de milioane de dolari de venit anual recurent.

Machenta va folosi fondurile pentru a crește echipa sa și a antrena modelul cu mai multă putere de calcul și date simulate. Se mută și într-o nouă birou și laborator în cartierul King’s Cross din Londra.