ロボット工学の教授とその学生が共同設立したロンドンのロボット工学スタートアップ企業は、ロボットに物理的な仕事を教えるための新しくて迅速な方法を発見したと主張するAIモデルを構築しており、シードラウンドで記録的な4,000万ドルを調達したと本日発表した。
今日、ステルスから脱却したスタートアップのMachentaは、CreandumとUnion Square Venturesが共同主導したシード資金調達ラウンドは、これまでに英国のロボット企業が調達した最大のシードラウンドであると述べた。
このスタートアップは、ロンドンのインペリアル・カレッジのロボット学習教授であるエドワード・ジョンズ氏と彼の博士課程の学生ヴィタリス・ヴォシリウス氏によって共同設立された。 Machenta は、多くのデモンストレーションを伴う費用と時間がかかる既存の方法とは異なり、ロボットが新しいタスクを迅速に学習できるようにする AI モデルを構築しています。
ジョンズ氏は、Machenta の手法を「物理的なバイブコーディング」に例え、そのモデルがタスクをすぐに学習すると述べています。
Machenta は、現実世界のデータを一切使用せず、コンピューターで生成された環境を活用したシミュレーションで AI モデルをトレーニングしました。
それによると、モデルは一度訓練されると、ロボットが一度実行されるのを確認しただけで、梱包、組み立て、整理整頓などのさまざまなタスクを即座に実行するようにロボットに指示できるという。
マチェンタの背後にある研究は6年前にインペリアル・カレッジ・ロンドンで始まり、そこでジョンズ氏はロボットがいつか人間と同じくらい早く新しい身体スキルを習得できるかどうかという問題に焦点を当てた。
ジョンズ氏は、「知能とは、すでに何ができるかということよりも、何か新しいことをどれだけ早く学習できるかということだ。人間はそれができるようになるまでに、同じものを何度も見る必要はない。いくつかの物体を取り出し、それをどう扱うかを誰かに示せば、彼らはおそらくすぐに同じ仕事をできるようになるだろう。私たちはロボットが人間の速度で学習するには何が必要かを理解するために何年も費やしてきた。それがロボットの即時学習だ。」と述べた。
この資金は技術を拡張し、ロンドンのキングスクロスオフィスにある約12人のチームを拡大するために使われる予定だ。