OpenAI объявила о возобновлении программы по робототехнике. Это сигнал, что ведущие лаборатории ИИ соревнуются в обучении машин взаимодействию с физическим миром. Однако для создания роботов не хватает данных, аналогичных тем, что используются для языковых моделей.
Стартап XDOF (произносится как «экс-дофф») выходит из скрытого режима. Он нацелен на создание инфраструктуры для сбора и разметки данных для роботов — того, что крупные лаборатории не могут легко сделать сами. Компания привлекла $70 млн от Thrive Capital, Spark Capital, a16z, Lux и WndrCo.
«Все ведущие лаборатории стремятся к робототехнике. Мы уже видели последствия отставания в гонке языковых моделей, и никто не хочет опоздать с физическим ИИ», — говорит сооснователь и CEO Филипп Ву.
Проблема возникла ещё во время PhD-исследований Ву в Беркли. Он работал над проектом GELLO — недорогой системой телеоперации, позволяющей человеку управлять роботом и генерировать данные для обучения.
Стартап уже сотрудничает с 20 клиентами, включая ведущие AI-лаборатории, но не называет их. В октябре 2024 года XDOF запустилась для создания экосистемы данных для компаний, занимающихся робототехникой.
Партнёрство с лабораторией ИИ Беркли привело к выпуску ABC — крупнейшего набора качественных данных для обучения роботов: 130 000 траекторий манипуляций, 300 часов симуляции и 100 часов оценок.
Команда уже использовала данные для обучения роботов складыванию футболок, расплющиванию коробок и загрузке AirPods в чехлы. Компания планирует работать на трёх уровнях пирамиды данных: телеоперация на целевом роботе, общие телеоперируемые роботы и «эгоцентричные» данные от людей.
Для сбора последних XDOF разрабатывает собственные носимые датчики. Компания будет нанимать и обучать операторов по всему миру, создавая трудоёмкую модель, которую крупные лаборатории предпочитают аутсорсить.
Название XDOF — игра на термине «степени свободы» (degrees of freedom). «X означает произвольные, неограниченные степени свободы», — поясняет Ву.
0 комментариев