Machenta обучает свою модель исключительно на симулированных данных — в сгенерированных компьютером средах, а не на видеозаписях работающих людей. Эдвард Джонс — генеральный директор и сооснователь Machenta, а также профессор обучения роботов в Имперском колледже. Он рассказал Рие Джете из Business Insider, что модель не использует «ни единого пикселя реальных данных». Как сообщает BI, Machenta отказалась раскрыть свою оценку.
«Интеллект определяется не столько тем, что вы уже умеете, сколько тем, как быстро вы можете научиться чему-то новому. Людям не нужно видеть одно и то же снова и снова, прежде чем они смогут это сделать», — заявил Джонс в сообщении Имперского колледжа.
Одна демонстрация
После обучения модель может управлять роботом при выполнении новой задачи — например, упаковки коробки или уборки на столе, рассказал Джонс BI. Ей достаточно увидеть выполнение задачи лишь один раз, без дополнительного обучения. По данным Имперского колледжа, одна модель освоила упаковку и уборку на разных роботах, включая гуманоидов.
Работа началась шесть лет назад в лаборатории обучения роботов Джонса в Имперском колледже. В ранних экспериментах роботу, которого провели через задачу, затем требовалось около 30 минут дополнительного сбора данных, сообщает BI. Лишь после этого он мог выполнять задачу самостоятельно. Джонс и его бывший аспирант Виталис Восилюс основали Machenta в конце прошлого года, чтобы избавиться от этого этапа.
Значительная часть отрасли идет противоположным путем и собирает реальные данные. На прошлой неделе Maxinsights привлекла 30 млн долларов, чтобы платить подрядчикам за съемку своей работы для обучения роботов.
Инвесторы и конкуренты
«Очень немногие команды в робототехнике могут похвастаться таким багажом работ, который раз за разом менял представления людей о возможном», — сказала Кати Вильгельм, партнер Creandum.
Управляющий партнер USV Ребекка Кейден написала в блоге, что команда называет свой подход «физическим вайб-кодингом».
«С Machenta, когда роботов можно обучать быстро и легко, ограничением становятся не возможности, а воображение», — написала Кейден.
По данным BI, в Machenta работают 11 сотрудников, и компания по-прежнему сосредоточена на исследованиях. В ближайшее время она не планирует продавать свою технологию. Более точные задачи и сложные движения пока даются ее модели с трудом.
Ее конкуренты гораздо крупнее. Physical Intelligence оценивается примерно в 11 млрд долларов, а FieldAI привлекает средства при оценке в 10 млрд долларов, сообщает BI. Skild AI, оцениваемая более чем в 14 млрд долларов, уже продает аналогичную технологию. В августе Skild заявила, что ее новая модель способна выполнять незнакомые задачи продолжительностью до 10 минут после одной видеодемонстрации. В прошлом месяце компания сообщила, что достигла годовой регулярной выручки в 100 млн долларов.
Machenta направит средства на расширение команды и обучение модели с использованием большего объема вычислительных мощностей и симулированных данных. Кроме того, компания переезжает в новый офис и лабораторию в лондонском районе Кингс-Кросс.
Опубликовано 28 октября 2026 - 08:26 Наверх
