Machenta、1回の実演でロボットに作業を教えるモデルで4000万ドルのシード調達

インペリアル・カレッジ・ロンドン発のロンドンのスタートアップMachentaが、CreandumとUnion Square Venturesの共同主導で4000万ドルのシードラウンドを調達した。インペリアルによれば、英国のロボティクス・スタートアップとして過去最大のシード調達だ。Business Insiderによると、評価額は明らかにしていない。

資金が向かうのは、業界の大勢とは逆の賭けだ。Machentaはロボット基盤モデルをシミュレーションデータだけで事前学習し、「実世界の学習データは1ピクセルも使っていない」と言う。そのうえでロボットは、追加学習なしに1回の実演から新しい作業を覚えられるという。ただBusiness Insiderによると、同社の従業員は11人で、今も研究中心、近い将来の商用化計画はない。

言語の指示の代わりに実演を使う

Machentaは自社モデルを「vision-demo-action（VDA）モデル」と呼ぶ。VLAモデルが画像とテキストの指示を入力にするのに対し、VDAモデルは画像と1回の実演を入力にする。Machentaによれば、VLAモデルは通常、実世界の大量の実演で事後学習する必要があり、作業ごとに数日から数週間かかる。

同社の動画では、同じモデルが6種類のロボットで動き、リーダー・フォロワー方式、VRコントローラー、直接教示、素手での実演という4つの教え方に対応する。ある動画では、グリッパーもカメラ構成も異なる3台のロボットが、2分以内に組み立てラインを自動化してみせる。シミュレーションと実機のギャップについて、Machentaは、シミュレーションは「作業の学び方」を学ぶために使い、1回の実演は実世界のものを使うと説明している。

公開された試験結果は単純な作業

Machentaは週末にストレステストを行い、自動でリセットされる作業をそれぞれ1時間連続で実行した。ボウルへのブロック配置は74回中74回、ドライバーの受け渡しは78回中78回、ボトルを立てる作業は99回中97回成功した。同社自身、これらの作業は「比較的単純」だとしている。Business Insiderは、より精密な作業や複雑な動きはまだ難しいと伝えている。

競合にはすでに販売しているところもある。Business Insiderによると、評価額140億ドル超のSkild AIは8月、1本の動画の実演を見ただけで、初めての最長10分の作業をこなせるとするモデルを発表し、先月には60社超の顧客から年間経常収益1億ドルに達したと明かした。同じ記事によれば、Physical Intelligenceの評価額は約110億ドル、FieldAIは評価額100億ドルで資金調達中だ。

会社設立の前に6年の研究

研究は6年前、共同創業者兼CEOのEdward Johns氏がインペリアルで率いるRobot Learning Labで始まった。同氏は同校のロボット学習の教授だ。Johns氏は昨年末、元博士課程の学生Vitalis Vosylius氏や研究室の仲間とMachentaを創業した。

調達資金は、モデル学習のための計算資源とシミュレーションデータの拡充、そしてロンドンのキングスクロスに設けた新オフィス兼ラボのチーム拡大に充てる。「知能とは、すでに何ができるかではなく、新しいことをどれだけ早く覚えられるかだ」とJohns氏は語った。