Maxinsights ha captado $30M en una ronda semilla para convertir grabaciones de tareas cotidianas en datos de entrenamiento para robots. La empresa afirma que tiene más de 30 clientes, incluidos laboratorios de IA de vanguardia, de los cuales 8 tienen contratos recurrentes.
Peak XV lideró la ronda de financiación de Maxinsights. Junto con la financiación, la startup presentó MaxLoop, un software que revisa las grabaciones recibidas, y MaxGlove, un guante con sensores que mide la fuerza de agarre.
Más de 5,000 colaboradores contratados en 6 países graban tareas como cargar lavavajillas, preparar batidos y lavar coches. Maxinsights afirma que ha recopilado más de 2 millones de horas de grabaciones, con 1,5 millones de horas listas para los modelos. Este enfoque busca resolver la escasez de datos del mundo real para entrenar robots.
Maxinsights vende datos a varias empresas en lugar de recopilarlos únicamente para sus propios modelos. Actualmente tiene oficinas en China e Indonesia y prevé abrir otras en Turquía y México. Para las empresas que desarrollan modelos de IA para robots, esto ofrece una fuente externa de datos de entrenamiento, sin necesidad de organizar todas las grabaciones por su cuenta.
La financiación destina capital a la cadena de suministro de datos que necesitan los desarrolladores de robots, en lugar de a otro prototipo de robot.
Los contratos recurrentes muestran que algunos clientes ya consideran los datos de entrenamiento recopilados por terceros una necesidad continua.
La revisión automatizada de las grabaciones y el registro de la fuerza de agarre hacen que la calidad de los datos y la interacción física formen parte del producto, más allá del volumen de vídeo.
Escrito automáticamente por la Redacción de Made in 10 a partir de la fuente de arriba.
OpenAI, PerturbAI y Scripps Research utilizaron casi 2.000 agentes de IA para analizar datos de cerebros de ratón en 32 minutos. Los agentes utilizaron GPT-Rosalind, un modelo para ciencias de la vida, y los resultados aún no han pasado por una revisión por pares.
