La mai puțin de trei luni de la ieșirea din faza de dezvoltare secretă, XDOF, un startup care colectează date de teleoperare din lumea reală pentru antrenarea roboților de uz general, se află în stadiul final al negocierilor pentru a strânge o rundă de finanțare de serie B la o evaluare de aproximativ 1,2 miliarde de dolari, condusă de 8VC, au declarat mai multe persoane care au cunoștință despre tranzacție.
XDOF a fost cofondată în 2024 de cercetătorii de la UC Berkeley, Philipp Wu (CEO) și Fred Shentu (CTO). TechCrunch a relatat despre runda de finanțare de 70 de milioane de dolari din runda de finanțare de serie A în luna iunie, la care au participat Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux și Spark Capital. XDOF nu intenționa să strângă fonduri din nou atât de curând după acea rundă. Însă creșterea rapidă a companiei — cu venituri anualizate care se apropie de 50 de milioane de dolari — i-a determinat pe investitorii de capital de risc să o abordeze în legătură cu o nouă rundă de finanțare, au declarat sursele.
TechCrunch nu a reușit să afle suma totală a capitalului strâns sau dacă evaluarea include noua finanțare. Termenii tranzacției nu sunt definitivi și se pot modifica în continuare.
XDOF și 8VC nu au răspuns la solicitarea noastră de comentarii.
Startup-ul își propune să construiască fluxurile de date, instrumentele de colectare și sistemele de adnotare pe care laboratoarele de vârf din domeniul IA și companiile de robotică nu le pot construi ușor singure, acționând, în esență, ca un lanț de aprovizionare cu date externalizat pentru industria roboticii.
În calitate de doctorand, Wu studia modul în care roboții învață din seturi mari de date. Un obstacol major în calea cercetării sale a fost lipsa „datelor la scară largă cu care să lucreze”, a declarat el pentru TechCrunch în luna iunie.
Așadar, el a colaborat cu Shentu la un proiect numit GELLO, un sistem de teleoperare cu costuri reduse care permite unui operator uman să controleze de la distanță un braț robotic pentru a genera date de antrenament. Munca lor a dus la publicarea unui articol influent în domeniul roboticii.
Această cercetare a stat la baza înființării XDOF, pe care investitorii o descriu acum drept „Scale AI” sau „Mercor” pentru robotica fizică – o referință la giganții din domeniul etichetării datelor care au contribuit la alimentarea boom-ului IA. Spre deosebire de modelele LLM, care au fost inițial antrenate pe întregul conținut al internetului, roboții fizici nu dispun de un set de date echivalent din lumea reală din care să se alimenteze, ceea ce face ca colectarea datelor să fie un obstacol critic în construirea mașinilor de uz general.
XDOF colaborează cu laboratorul de cercetare în IA al Universității din California, Berkeley, pentru a lansa ceea ce consideră a fi cea mai mare colecție de date de antrenare a roboților de înaltă calitate adunată vreodată, denumită ABC.
Pentru a captura aceste date, XDOF combină teleoperarea robotului de la distanță cu colectori umani care poartă senzori pentru a înregistra sarcini cotidiene, precum împăturirea hainelor și aplatizarea cutiilor.
Startup-ul intenționează să angajeze și să instruiască echipe de colectori de date la nivel mondial, inclusiv teleoperatori care controlează roboții de la distanță și operatori egocentrici care poartă senzori corporali pentru a înregistra date de mișcare.
XDOF a declarat anterior pentru TechCrunch că lucrează deja cu 20 de clienți, inclusiv cu mai multe laboratoare de cercetare de vârf în domeniul IA.
Alte startup-uri care încearcă să colecteze date din lumea reală pentru antrenarea roboților includ Mecka AI, precum și platforme de date umane care se extind dincolo de modelele de limbaj mare (LLM), cum ar fi Scale AI și Micro1.
Când efectuați achiziții prin linkurile din articolele noastre, este posibil să primim o mică comision. Acest lucru nu afectează independența noastră editorială.
