Компания XDOF, основанная в 2024 году исследователями Калифорнийского университета в Беркли Филиппом Ву (генеральный директор) и Фредом Шенту (технический директор), привлекла 70 миллионов долларов в рамках раунда Серии А. Об этом ранее сообщал TechCrunch, отмечая участие Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital. XDOF не планировала новый раунд финансирования так скоро после предыдущего, однако стремительный рост компании, годовая выручка которой приближается к 50 миллионам долларов, побудил венчурных инвесторов проявить инициативу, сообщили источники.
TechCrunch не удалось выяснить общую сумму привлекаемых средств или входит ли в нее оценка компании. Условия сделки пока не финализированы и могут измениться.
XDOF и 8VC не ответили на запрос о комментарии.
Стартап стремится создать конвейеры данных, инструменты сбора и системы аннотации, которые передовые ИИ-лаборатории и робототехнические компании не могут легко построить самостоятельно, фактически выступая в роли аутсорсинговой цепочки поставок данных для индустрии робототехники.
Будучи аспирантом, Ву изучал, как роботы обучаются на больших наборах данных. Одним из главных препятствий для его исследований было отсутствие «масштабных данных для работы», рассказал он TechCrunch в июне.
Поэтому он объединился с Шенту для работы над проектом GELLO — недорогой системой телеоперации, позволяющей оператору удаленно управлять роботизированной рукой для генерации обучающих данных. Их работа привела к публикации влиятельной статьи в области робототехники.
Это исследование легло в основу XDOF, которую инвесторы теперь описывают как Scale AI или Mercor для физической робототехники, ссылаясь на гигантов по маркировке данных, которые помогли ускорить бум ИИ. В отличие от LLM, которые изначально обучались на всем Интернете, физические роботы не имеют эквивалентного набора данных реального мира, из которого можно было бы черпать информацию, что делает сбор данных критическим узким местом для создания универсальных машин.
XDOF сотрудничает с исследовательской лабораторией ИИ Калифорнийского университета в Беркли для выпуска того, что, по их мнению, является крупнейшей коллекцией высококачественных данных для обучения роботов, когда-либо собранной, под названием ABC.
Для сбора этих данных XDOF сочетает удаленную телеоперацию роботов с работой людей-сборщиков, которые носят датчики для записи повседневных задач, таких как складывание одежды и выпрямление коробок.
Стартап планирует нанимать и обучать команды сборщиков данных по всему миру, включая телеоператоров, которые удаленно управляют роботами, и операторов с эгоцентрическим зрением, которые носят датчики на теле для сбора данных о движении.
Ранее XDOF сообщала TechCrunch, что уже работает с 20 клиентами, включая несколько передовых ИИ-лабораторий.
Среди других стартапов, пытающихся собирать данные реального мира для обучения роботов, — Mecka AI, а также платформы человеческих данных, расширяющиеся за пределы LLM, такие как Scale AI и Micro1.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Marina Temkin
