Стартап Maxinsights привлёк 30 млн долларов в посевном раунде и представил два продукта для сбора и обработки реальных данных обучения физических ИИ-систем. Раунд возглавил фонд Peak XV, участие также приняли Tola Capital, South Park Commons, INCE Capital и Alumni Ventures.

Компания собирает видео от первого лица, как люди выполняют повседневную работу в домах, реступарантах, отелях и других реальных условиях. По словам Maxinsights, она накопила более 2 млн часов данных, из которых 1,5 млн часов готовы для обучения моделей и доступны к передаче. В записи реальных задач — от загрузки посудомоечных машин до готовки еды и мытья автомобилей — задействовано более 5 тыс. подрядчиков в шести странах. Работников компания нанимает и управляет ими через кадровые агентства, а не передаёт сбор данных сторонним вендорам.

«Мы построили весь конвейер сами — от моделей отслеживания рук до платформы, которая оценивает записи каждого оператора по мере поступления, потому что никто не собирался продавать нам компоненты, превращающие неструктурированные данные из реального мира в пригодные», — сказал основатель и генеральный директор Югуан (YG) Юань. По его словам, роботов разворачивают в настоящих, а не постановочных кухнях, где каждые несколько минут происходит что-то непредвиденное, и единственный способ получить такие сценарии — записывать реальную работу в реальных домах.

Компания также сообщила, что все 200 тыс. часов эгоцентричных данных, использованных для обучения модели GENE-26.5 компании Genesis AI, получены от Maxinsights. Себя она называет крупнейшим поставщиком данных для модели Dyna-2 World-Action компании Dyna Robotics.

Собственный конвейер данных

Maxinsights ведёт сбор, контроль качества, разметку, курирование и доставку данных на собственной платформе. Записи сначала проходят автоматическую и человеческую проверку на качество изображения, выполнение задачи, видимость, синхронизацию и метаданные. Затем собственные модели размечают информацию об окружении, задаче, подзадачах и инструкциях, а также позах рук, движениях тела и взаимодействии с объектами. Клиенты могут искать и перебалансировать наборы данных по задаче, локации, поведению и сложности, получая сырые или обработанные данные, а обратная связь от клиентов и моделей учитывается в последующих сборах.

MaxLoop и MaxGlove

MaxLoop — программный продукт, который оценивает и корректирует сбор данных в реальном времени. Система выставляет оценку записям по мере поступления и даёт операторам обратную связь в тот же день — раньше на это уходило одна-две недели. По данным компании, затраты на проверку сократились примерно на 80%, а пропускная способность достигает около 450 тыс. часов записей в месяц. Модели также извлекают из отдельных клипов информацию о позе рук, состоянии объектов, контакте и усилии.

MaxGlove — сенсорная перчатка, разрабатываемая совместно с Genesis AI. Она фиксирует силу захвата, давление, сопротивление, проскальзывание и другие физические сигналы, которые нельзя получить только из видео. Перчатка совместима с существующей системой сбора эгоцентричных данных Maxinsights и будет развёрнута через сеть её подрядчиков. Компания отмечает, что существующие сенсорные перчатки могут требовать долгой калибровки и давать лишь 10–20 минут пригодной записи в день. Цель Maxinsights — 1 млн часов данных о силе к 2027 году. Такие данные, по мнению компании, помогут робототехническим моделям определять, с какой силой брать предметы, распознавать надёжный контакт и корректировать действия при смещении или проскальзывании объектов.

О компании

Maxinsights основали Юань и технический директор Кун Ван. Юань ранее соосновал компанию промышленной робототехники Mega Gear Robotics, Ван работал в Google X и Waymo, а затем соосновал компанию беспилотного вождения QCraft. В инженерную команду, по данным компании, входят специалисты с опытом в Google, Microsoft, Meta, Waymo и Hulu…