XDOF recauda USD 70 millones para crear infraestructura de datos de entrenamiento en robótica

XDOF ha salido del modo sigilo con USD 70 millones en financiamiento para abordar el ciclo de retroalimentación de datos necesario para enseñar a los robots a interactuar con el mundo físico. El lanzamiento de la empresa emergente se produce mientras los principales laboratorios compiten por enseñar a las máquinas a operar en el mundo físico, años después de que OpenAI cerrara su programa de robótica en 2021. XDOF, que cuenta con cerca de 60 empleados, ya trabaja con 20 clientes, incluidos varios laboratorios de IA de vanguardia. La ronda de financiamiento fue recaudada de inversionistas que incluyen a Thrive Capital, Spark Capital, a16z, Lux y WndrCo. XDOF apuesta a que este ciclo de retroalimentación de datos es el próximo gran cuello de botella en la inteligencia artificial, más que los modelos o los chips.

La empresa fue lanzada en octubre de 2024 por los cofundadores Philipp Wu (CEO), Fred Shentu (CTO) y Nemo Jin (COO). Wu y Shentu se toparon anteriormente con la escasez de datos como investigadores en UC Berkeley. “Existía este problema del huevo y la gallina: primero necesitábamos recopilar datos antes de poder siquiera preguntar cómo entrenar un modelo fundacional para robótica”, dijo Wu. Para abordar esto, desarrollaron GELLO, un sistema de teleoperación de bajo costo —donde un operador humano controla un brazo robótico— para generar datos de entrenamiento. Wu señaló que los principales laboratorios están incursionando en la robótica, advirtiendo que quedarse atrás en la IA física podría reflejar las caídas de rezagarse en la carrera de los modelos de lenguaje.

Como punto de partida, XDOF se está asociando con UC Berkeley para lanzar el conjunto de datos “ABC”, que proporciona datos de entrenamiento para robots. El conjunto de datos incluye:

• 130,000 trayectorias de datos de manipulación robótica
• 300 horas de simulación
• 100 horas de evaluaciones

Para expandir su recopilación de datos, XDOF planea construir sus propios sensores portátiles para datos egocéntricos, que son datos recopilados por humanos que realizan tareas cotidianas. La empresa también planea contratar y capacitar ejércitos de teleoperadores y operadores de datos egocéntricos en todo el mundo. Wu explicó que mantener cientos de robots en almacenes de cientos de miles de pies cuadrados es un desafío operativo que los principales laboratorios preferirían subcontratar. El nombre de la empresa emergente, XDOF, se refiere a los “grados de libertad”, la cantidad de movimientos independientes que un robot puede realizar. Mientras que un brazo humano tiene siete grados de libertad, el robot más reciente de Figure AI tiene 30, y XDOF apunta a soportar configuraciones arbitrarias.

Por qué importa

El desarrollo de la robótica está actualmente estancado por la falta de datos de interacción física de alta calidad. XDOF se está posicionando como la capa de infraestructura esencial para los laboratorios que no pueden construir estas tuberías de datos masivas y de gran intensidad laboral internamente.