Raccolta dati per robot è un lavoro sporco e poco affascinante: XDOF in aiuto.
OpenAI rilancia il programma di robotica: una nuova era per l’intelligenza artificiale
Due settimane fa, OpenAI ha annunciato il rilancio del suo programma di robotica, chiuso nel 2021. Questo segna l’ultima tendenza tra i maggiori laboratori di intelligenza artificiale, che si stanno affrettando a sviluppare macchine in grado di operare nel mondo fisico. Tuttavia, costruire robot capaci richiede dati di addestramento che l’industria dell’AI non possiede ancora in quantità adeguate, dati che attualmente sono ben lontani da quelli utilizzati per i modelli linguistici.
La mancanza di dati nel settore della robotica
Questo vuoto ha generato una nuova opportunità nel settore delle infrastrutture aziendali. A differenza dei modelli di linguaggio che sono stati addestrati su enormi volumi di testi disponibili pubblicamente, i robot necessitano di dati che catturino l’interazione fisica, un tipo di dato estremamente scarso. Video da YouTube e registrazioni fatte da lavoratori a pagamento sono raramente di alta qualità e difficili da utilizzare nel mondo reale.
XDOF, che si presenta al pubblico oggi, punta a risolvere questo problema, scommettendo che il prossimo grande collo di bottiglia nell’AI non sia rappresentato dai modelli o dai chip, ma dal ciclo di feedback necessario per insegnare ai robot come interagire con il mondo fisico.
Un ecosistema di dati per la robotica
La startup intende costruire pipeline di dati, strumenti di raccolta e sistemi di annotazione che i laboratori e le aziende di robotica non possono creare facilmente. Grazie a un investimento di 70 milioni di dollari da parte di Thrive Capital, Spark Capital, a16z, Lux e WndrCo, XDOF sta già collaborando con 20 clienti, tra cui alcuni laboratori all’avanguardia nell’AI, anche se non possono rivelarne i nomi.
“Tuttti i principali laboratori stanno cercando di investire nella robotica,” spiega Philippe Wu, co-fondatore e CEO di XDOF. “Abbiamo già visto alcuni degli svantaggi di arrivare in ritardo nella corsa ai modelli linguistici… Non vogliamo trovarci in questa situazione, dove ci si impegna in una tecnologia troppo tardi. L’AI fisica è la prossima frontiera.”
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