Mecka AI piesaista 60 miljonus USD cilvēka kustību datu apguves paātrināšanai robotu apmācībā

Attēls: TechCrunch · Avots

Mecka AI nodrošina 60 miljonu USD B sērijas finansējumu, ko vada Sequoia, lai vāktu cilvēka kustību datus humanoīdu un citu robotu apmācībai, atbalstot robotu mācīšanos ar reālās pasaules uzdevumu ierakstiem.

Mecka AI, jaunuzņēmums, kas dibināts 2024. gadā, paziņoja, ka ir piesaistījis 60 miljonus USD B sērijas finansējumā, ko vada Sequoia Capital. Piedalījušies arī Nvidia, Microsoft riska kapitāla fonds M12 un citi investori, apstiprinot uzņēmuma straujo izaugsmi robotikas datu sektora vērtējumā, kas ir tuvu 500 miljoniem USD, kā iepriekš ziņoja TechCrunch.

Uzņēmums specializējas cilvēka kustību datu vākšanā un analīzē, lai uzlabotu humanoīdu robotu un dažādu robotikas sistēmu apmācību. Lai vāktu šos datus, Mecka AI motivē cilvēkus ierakstīt sevi, veicot ikdienas aktivitātes, piemēram, kafijas pagatavošanu vai automašīnu remontu. Viņi to dara, izmantojot ķermeņa sensorus un viedtālruņus, radot bagātīgi detalizētus cilvēka kustību datu kopumus.

Mecka AI tiecas kļūt robotikā par tādu datu marķēšanas uzņēmumu kā Scale AI, Mercor un Surge lielo valodu modeļu jomā. Šie uzņēmumi nodrošina būtiskās cilvēku anotācijas, kas ļauj AI sistēmām mācīties un pilnveidoties. Nodrošinot visaptverošus cilvēka kustību datu kopumus, Mecka AI atbalsta robotu attīstību ar uzlabotām fizisko uzdevumu izpildes spējām.

Robotikas apmācību datu joma piesaista ievērojamu uzmanību, un citi jaunuzņēmumi, piemēram, XDOF, tiecas pēc līdzīgiem mērķiem un ziņots, ka tuvojas vērtējumam virs miljardu dolāru atzīmes. Turklāt uzņēmumi, kas vēsturiski bija vērsti uz cilvēka datiem valodas AI jomā, piemēram, Scale AI un Micro1, paplašina darbību robotikā, uzsverot progresīvu AI apmācību datu jomu starpdisciplinaritāti.

Kad roboti attīstās lielākas autonomijas un efektivitātes virzienā, pieeja dažādiem un augstas kvalitātes cilvēka kustību datiem kļūst arvien svarīgāka. Mecka AI pieeja maksāt cilvēkiem par sevis ierakstīšanu dabiskā vidē piedāvā mērogojamu metodi dažādu datu vākšanai, kas nepieciešami pielāgojamu robotikas sistēmu apmācībai. Pēdējais finansējuma raunds nodrošina resursus šo pūliņu paātrināšanai un uzņēmuma ietekmes paplašināšanai robotikas jomā.