Mecka AI kogub 60 miljonit dollarit inimliikumise andmete arendamiseks robotite treenimiseks

Pilt: TechCrunch · Allikas

Mecka AI sai 60 miljoni dollarilise B-seeria investeeringu, mida juhib Sequoia, eesmärgiga koguda inimliikumise andmeid humanoidsete ja teiste robotite treenimiseks ning toetada robootikat pärismaailma ülesannete salvestuste kaudu.

Mecka AI, idufirma, mis asutati 2024. aastal, teatas, et on saanud 60 miljoni dollarilise B-seeria rahastuse, mida juhib Sequoia Capital. Osalejate hulgas olid ka Nvidia, Microsofti riskikapitalifond M12 ja muud investorid, tugevdades ettevõtte kiiret kasvu robootikaandmete sektoris ligikaudu 500 miljoni dollari suuruse väärtusega, nagu TechCrunch varem teatas.

Ettevõte keskendub inimliikumise andmete kogumisele ja analüüsimisele, et täiustada humanoidrobotite ja erinevate robootikasüsteemide treenimist. Selleks premeerib Mecka AI inimesi, kes salvestavad end teostamas igapäevaseid tegevusi, nagu kohvi valmistamine või autode parandamine. Nad teevad seda kehasensorite ja nutitelefonidega, luues rikkalikult detailsed inimliikumise andmekogud.

Mecka AI soovib saada robootikas samasuguseks andmete märgistaja ettevõtteks nagu Scale AI, Mercor ja Surge on saanud suurte keelemudelite jaoks. Need ettevõtted tagavad vajaliku inimannotatsiooni, mis lubab tehisintellektil õppida ja areneda. Pakkudes põhjalikke inimliikumise andmekogusid, toetab Mecka AI võimekaid füüsilisi ülesannete täitvaid robotite arengut.

Robootika treeningandmete valdkond tõmbab suuremat tähelepanu, kus teised idufirmad nagu XDOF püüavad sarnaseid eesmärke ning väidetavalt lähenevad miljardidollarisele väärtusele. Samuti laiendavad keelemudelite inimandmete vallas töötavad ettevõtted nagu Scale AI ja Micro1 tegevust robotite valdkonda, rõhutades keerulise tehisintellekti treeningandmete interdistsiplinaarne olemust.

Kui robotid arenevad suunas, mis võimaldab suuremat autonoomiat ja tõhusust, muutub eriilmeliste ja kvaliteetsete inimliikumise andmete kättesaadavus üha kriitilisemaks. Mecka AI lähenemine, kus makstakse inimestele nende loomulikus keskkonnas oma tegevusi salvestada, pakub skaleeritavat meetodit vajaliku mitmekesise andmestiku kogumiseks kohanduvate robootikasüsteemide treenimiseks. Viimane rahastusring annab ressursid nende pingutuste kiirendamiseks ja ettevõtte mõju laiendamiseks robootika valdkonnas.