Компания Flexion, основанная бывшими исследователями Nvidia, получила 50 миллионов долларов на создание «мозга» для роботов-гуманоидов

Сгибаниестартап, который «создает мозг для гуманоидов и человекоспособных роботов», привлек финансирование в размере 50 миллионов долларов, сообщает он эксклюзивно Crunchbase News.

Основан в январе бывшим Нвидиа исследователи, генеральный директор Никита Рудин и технический директор Дэвид Хеллервместе с Джулиан Нуберт и Фабиан ТишхаузерКомпания Flexion со штаб-квартирой в Цюрихе собрала в общей сложности 57,35 миллиона долларов финансирования.

Компания планирует частично использовать свой новый капитал для открытия штаб-квартиры в США в районе залива.

ДСТ Глобал Партнерс, НВенчурс, Редальпайн, Просус Венчурс и Мунфайр Венчурс участвовал в финансировании серии А.

Флексия родилась в результате многолетних исследований в ETH Цюрих и работа Рудина в Nvidia.

Руководитель утверждает, что сегодня большинство роботов полагаются на сценарии, дистанционное управление или хрупкий код для конкретных задач.

«Это не масштабируется», — сказал он.

Платформа Flexion, по словам Рудина, заменяет это полным стеком автономии, включая рассуждение на уровне языка, генерацию движений видение-язык-действие и управление всем телом на основе трансформатора, «чтобы роботы могли понимать инструкции, перемещаться по миру и адаптироваться к новым ситуациям с минимальным участием человека».

Он добавил: «В отличие от компаний, ориентированных на форм-фактор одного робота или на узкое поведение, наша система создана для работы с разными морфологиями и задачами, что делает ее настоящим универсальным интеллектуальным слоем для робототехники».

Проще говоря, миссия Flexion — создать основу искусственного интеллекта «для следующей эры робототехники», предоставив гуманоидным роботам «интеллект, необходимый им для преобразования отраслей и повседневной жизни, сделав их безопасными, способными и незаменимыми партнерами для людей».

Его финансирование происходит на фоне, похоже, удачного года для венчурных инвестиций, связанных с робототехникой, в целом. с инвестициями более 10,7 миллиардов долларов по всему миру по состоянию на 19 ноября, согласно данным Crunchbase, уже превышает каждый полный год, начиная с 2021 года.

Все виды роботов, любые задачи

По словам Рудина, Flexion несколько отличается от других попыток создания основополагающих моделей робототехники.

Во-первых, он не полагается на моделируемое вручную поведение или телеуправление, при котором человек-оператор дистанционно управляет и обучает робота. Скорее, Flexion в первую очередь использует синтетические данные созданный на основе высокопроизводительного физического моделирования для обучения своих моделей.

Во-вторых, компания утверждает, что использует методы обучения с подкреплением с целью создания программного обеспечения, «устойчивого к большому разнообразию реального мира».

Это дает Flexion преимущество, утверждает Рудин, поскольку генерация данных не ограничивается человеческим трудом, а ее модели могут «обобщать и работать за пределами» телеопераций.

Стартап изначально ориентирован на роботов-гуманоидов и человекоспособных роботов, потому что, по словам Рудина, они представляют собой наиболее ценную возможность, выполняя «полезную работу» в приложениях в промышленности, логистике, производстве и, в конечном итоге, в таких областях, как реагирование на стихийные бедствия и исследование планет.

Поскольку платформа Flexion не зависит от морфологии, компания также видит возможности в колесных платформах, многоруких системах и других сложных роботизированных формах. Цель Flexion со временем — стать актуальной везде, где роботам необходимо автономно выполнять долгосрочные задачи.

Планы расширения

В настоящее время в Flexion работает 31 сотрудник. Помимо расширения в США, компания планирует использовать свой новый капитал для расширения своей научно-исследовательской команды в Цюрихе, масштабирования парка компьютеров и роботов, а также ускорения коммерциализации своего набора автономных технологий.

Рудин говорит, что стартап уже работает с крупными OEM-партнерами, и финансирование поможет ему масштабировать это партнерство по всему миру. Flexion лицензирует свое программное обеспечение по ежегодной модели лицензирования программного обеспечения для каждого робота.

«Существует явный интерес к программному интеллектуальному уровню, который может распространяться на тела роботов», — сказал Рудин Crunchbase News. Но на данный момент, по его словам, приоритетом компании является сохранение сосредоточенности на развитии основных технологий.

Работа в Nvidia дала Рудину «глубокую признательность» за маховик вычислений и данных, который позволил совершить скачок в больших языковых моделях.

«Работа над фундаментальными инструментами для обучения роботов дала мне представление о проблемах, с которыми сталкиваются робототехнические компании: они перестраивают одни и те же компоненты, проходят одно и то же обучение и решают одни и те же проблемы», — сказал он.

«Самая сложная и самая защищенная часть стека»

Филип Кнейссинвестор Redalpine, сообщил Crunchbase News по электронной почте, что после многих лет изучения сферы робототехники Flexion выделилась, потому что, по мнению его фирмы, она сосредоточена на «самой сложной и наиболее защищенной части стека: создании общего мозга для роботов».

«Они уже заставили роботов работать в реальном мире…», — сказал он. «Эта способность превращать передовые исследования в надежную, проверенную на практике автономность является важной частью того, почему мы инвестировали».

Сандип Бакшируководитель отдела европейских инвестиций Prosus Ventures, сказал, что подход стартапа, основанный на моделировании, был убедительным, поскольку он не видел, чтобы другие разработчики роботизированных моделей использовали этот подход.

«Большинство игроков на рынке сегодня используют подходы, основанные на телеоперациях, что требует сотен тысяч часов ручных демонстраций с участием людей — подход, который, по нашему мнению, принципиально не масштабируем в долгосрочной перспективе», — добавил он. «Разработчикам моделей роботизированного фундамента в конечном итоге придется активно использовать обучение на основе моделирования, и команда Flexion лучше всего подходит для победы с помощью этого подхода».

Связанные запросы Crunchbase:

Связанное чтение:

Иллюстрация: Дом Гусман