Machenta levanta una ronda semilla de 40 millones de dólares para enseñar tareas a robots con una sola demostración

Machenta, una startup londinense surgida del Imperial College London, ha levantado una ronda semilla de 40 millones de dólares codirigida por Creandum y Union Square Ventures. Según Imperial, es la mayor ronda semilla jamás conseguida por una startup británica de robótica. Machenta no reveló su valoración, según Business Insider.

El dinero respalda una apuesta que va contra la corriente. Machenta preentrena su modelo fundacional para robots solo con datos simulados, "sin un solo píxel de datos de entrenamiento del mundo real", y asegura que después un robot puede aprender una tarea nueva con una demostración, sin entrenamiento adicional. Business Insider informa de que la empresa tiene 11 empleados, sigue centrada en la investigación y no tiene planes de comercializar a corto plazo.

Una demostración en lugar de la instrucción en texto

Machenta llama a su modelo vision-demo-action (VDA). Mientras un modelo visión-lenguaje-acción se condiciona con imágenes y una instrucción de texto, el modelo VDA se condiciona con imágenes y una única demostración. Según Machenta, los modelos VLA suelen necesitar un postentrenamiento con muchas demostraciones reales, que puede llevar días o semanas por tarea.

En los vídeos de la empresa, el mismo modelo funciona en seis robots distintos y admite cuatro formas de enseñar: líder-seguidor, mando de realidad virtual, enseñanza cinestésica y las propias manos de una persona. En uno de ellos, tres robots, cada uno con una pinza y una configuración de cámaras diferentes, automatizan una línea de montaje en menos de dos minutos. Ante la brecha de la simulación a la realidad, Machenta explica que usa la simulación para aprender a aprender una tarea, mientras que la única demostración procede del mundo real.

Los resultados publicados son de tareas sencillas

Para someter el modelo a prueba, Machenta ejecutó durante un fin de semana tareas que se reinician solas, una hora cada una. Los robots completaron 74 de 74 colocaciones de bloques en un cuenco, 78 de 78 traspasos de destornillador y 97 de 99 intentos de poner una botella de pie. La propia empresa califica estas tareas de "relativamente sencillas". Business Insider añade que las tareas más precisas y los movimientos complejos siguen siendo difíciles.

Algunos rivales ya venden. Según Business Insider, Skild AI, valorada en más de 14.000 millones de dólares, presentó en agosto un modelo que, según dijo, podía realizar tareas nunca vistas de hasta 10 minutos tras una sola demostración en vídeo, y el mes pasado comunicó 100 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales procedentes de más de 60 clientes. Physical Intelligence está valorada en unos 11.000 millones de dólares y FieldAI busca financiación con una valoración de 10.000 millones, según el mismo medio.

Seis años de laboratorio antes de la empresa

La investigación empezó hace seis años en el Robot Learning Lab del cofundador y consejero delegado Edward Johns, catedrático de aprendizaje robótico en Imperial. Johns fundó Machenta a finales del año pasado con su antiguo doctorando Vitalis Vosylius y compañeros del laboratorio.

Machenta destinará la ronda a más capacidad de cómputo y datos simulados para su modelo, y a ampliar el equipo en su nueva oficina y laboratorio de King's Cross, en Londres. "La inteligencia no consiste tanto en lo que ya sabes hacer, sino en lo rápido que aprendes a hacer algo nuevo", dijo Johns.