Machenta sammelt 40 Millionen Dollar Seed ein, um Robotern eine Aufgabe mit einer einzigen Vorführung beizubringen

Machenta, ein Londoner Startup aus dem Imperial College London, hat eine Seed-Runde über 40 Millionen Dollar abgeschlossen, gemeinsam angeführt von Creandum und Union Square Ventures. Laut Imperial ist es die größte Seed-Runde, die ein britisches Robotik-Startup je eingesammelt hat. Eine Bewertung nannte Machenta laut Business Insider nicht.

Das Geld fließt in eine Wette gegen den Trend der Branche. Machenta trainiert sein Robotik-Foundation-Model ausschließlich mit simulierten Daten vor, „ohne ein einziges Pixel an Trainingsdaten aus der realen Welt“, und sagt, ein Roboter könne danach eine neue Aufgabe aus einer Vorführung lernen, ohne weiteres Training. Laut Business Insider hat das Unternehmen 11 Beschäftigte, konzentriert sich weiter auf Forschung und plant vorerst keine Kommerzialisierung.

Eine Vorführung statt einer Textanweisung

Machenta nennt sein Modell ein Vision-Demo-Action-Modell (VDA). Ein Vision-Language-Action-Modell bekommt Bilder und eine Textanweisung, das VDA-Modell dagegen Bilder und eine einzige Vorführung. Laut Machenta müssen VLA-Modelle meist mit vielen realen Vorführungen nachtrainiert werden, was pro Aufgabe Tage oder Wochen dauern kann.

In den Videos des Unternehmens läuft dasselbe Modell auf sechs verschiedenen Robotern und versteht vier Arten des Anlernens: Leader-Follower, VR-Controller, kinästhetisches Führen und die eigenen Hände. Ein Clip zeigt drei Roboter mit jeweils anderem Greifer und anderer Kamera-Anordnung, die in unter zwei Minuten eine Montagelinie automatisieren. Auf die Lücke zwischen Simulation und Realität antwortet Machenta so: Die Simulation dient dazu, das Lernen einer Aufgabe zu lernen, die eine Vorführung stammt aus der echten Welt.

Die veröffentlichten Tests betreffen einfache Aufgaben

Für einen Belastungstest ließ Machenta an einem Wochenende sich selbst zurücksetzende Aufgaben je eine Stunde lang laufen. Die Roboter schafften 74 von 74 Klötzen in eine Schüssel, 78 von 78 Schraubendreher-Übergaben und 97 von 99 Versuchen, eine Flasche aufzustellen. Das Unternehmen selbst nennt diese Aufgaben „relativ einfach“. Business Insider ergänzt, dass präzisere Aufgaben und komplexe Bewegungen weiter schwierig sind.

Manche Konkurrenten verkaufen schon. Laut Business Insider stellte Skild AI, mit über 14 Milliarden Dollar bewertet, im August ein Modell vor, das nach eigenen Angaben unbekannte Aufgaben von bis zu 10 Minuten nach einer einzigen Videovorführung erledigen kann, und meldete im vergangenen Monat 100 Millionen Dollar wiederkehrenden Jahresumsatz mit mehr als 60 Kunden. Physical Intelligence ist laut demselben Bericht rund 11 Milliarden Dollar wert, FieldAI sammelt Geld bei einer Bewertung von 10 Milliarden Dollar ein.

Sechs Jahre Laborarbeit vor der Gründung

Die Forschung begann vor sechs Jahren im Robot Learning Lab von Mitgründer und CEO Edward Johns, Professor für Roboterlernen am Imperial. Ende vergangenen Jahres gründete er Machenta mit seinem früheren Doktoranden Vitalis Vosylius und Kollegen aus dem Labor.

Machenta steckt das Geld in mehr Rechenleistung und simulierte Daten für sein Modell sowie in ein größeres Team im neuen Büro und Labor in King's Cross, London. „Bei Intelligenz geht es weniger darum, was du schon kannst, sondern darum, wie schnell du etwas Neues lernst“, sagte Johns.