XDOF pregovara o Seriji B uz procenu od 1,2 milijarde dolara
XDOF, startap koji prikuplja podatke iz stvarnog sveta za obuku robota opšte namene, nalazi se u poodmaklim pregovorima o finansiranju Serije B uz procenu vrednosti od oko 1,2 milijarde dolara. Rundom bi trebalo da rukovodi 8VC, dok ukupan iznos novog kapitala i pitanje da li procena uključuje finansiranje nisu poznati.
Kompaniju su 2024. osnovali istraživači Univerziteta Kalifornije u Berkliju, Philipp Wu, izvršni direktor, i Fred Shentu, tehnički direktor. XDOF je iz skrivenog režima rada izašao pre manje od tri meseca, a u junu je objavio Seriju A od 70 miliona dolara, uz učešće fondova Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux i Spark Capital.
Brz rast otvorio je razgovore o novoj rundi
XDOF nije planirao novo prikupljanje sredstava tako brzo posle Serije A. Ipak, investitori su pristupili kompaniji zbog njenog rasta: anualizovani prihod približava se iznosu od 50 miliona dolara. Uslovi pregovora još nisu konačni i mogu se promeniti, a XDOF i 8VC nisu komentarisali navode o transakciji.
Startap navodi da radi sa 20 klijenata, među kojima je nekoliko vodećih laboratorija za veštačku inteligenciju. Njegov cilj nije samo razvoj jednog robotskog sistema, već izgradnja infrastrukture koju laboratorije i kompanije iz robotike teško formiraju samostalno: tokova podataka, alata za prikupljanje i sistema za anotaciju.
Teleoperacija kao izvor podataka za fizičku AI
Osnovu pristupa čini teleoperacija. Wu i Shentu su prethodno razvili GELLO, jeftin sistem kojim ljudski operater na daljinu upravlja robotskom rukom i tako stvara podatke za obuku. Taj istraživački rad prerastao je u temelj XDOF-a, čiji model poslovanja investitori porede sa dobavljačima označenih podataka za AI, ali usmerenim na fizičku robotiku.
Za razliku od velikih jezičkih modela, koji su u početnoj fazi obučavani na sadržaju interneta, roboti nemaju uporediv skup podataka o radnjama u stvarnom svetu. Zato XDOF kombinuje daljinsko upravljanje robotima sa ljudskim sakupljačima podataka koji nose senzore i beleže radnje poput savijanja odeće ili poravnavanja kutija.
Kompanija sa laboratorijom AI Research Univerziteta Kalifornije u Berkliju priprema skup podataka ABC, za koji očekuje da bude najveća zbirka visokokvalitetnih podataka za obuku robota. Plan uključuje zapošljavanje i obuku timova širom sveta, od teleoperatera do egocentričnih operatera sa senzorima na telu.
Podaci postaju operativna infrastruktura robotike
Kontinuitet sa infrastruktura podataka za obuku robota pokazuje da se infrastruktura podataka za obuku robota razvija kao zaseban poslovni sloj između istraživačkih laboratorija i fizičkih mašina.
Za kompanije koje razmatraju robotiku, ključna praktična poruka je da procena projekta ne treba da stane na izboru modela ili hardvera. Potrebno je planirati kako će se radnje snimati, proveravati, označavati i bezbedno pretvarati u skupove podataka koji se mogu koristiti za obuku i unapređivanje sistema.