Laboratórios de robótica gastam bilhões para gerar dados do mundo real para treinar IA física, superando o déficit crítico de materiais de treinamento. Diferente dos modelos de texto extraídos da web, a robótica requer conjuntos de dados complexos e diversificados. Empresas como Generalist, Physical Intelligence, Neura e Skild estão construindo "academias de robôs" com manipuladores bimanuais para emular tarefas físicas. As start-ups estão implantando equipamentos de gravação globalmente para capturar filmagens de primeira pessoa, coletando milhões de horas de dados "egocêntricos". "Não há internet para nós baixar", disse Joe Fox Jr da Scale AI. "É uma corrida armamentista para obter os melhores dados".
Empresas de robótica levantaram quase 48 bilhões de dólares ano a ano até a data, segundo o PitchBook, tornando um setor de venture AI quente. A start-up Mecka levantou 60 milhões de dólares da Nvidia e Sequoia. Physical Intelligence, avaliada em 5,6 bilhões de dólares após levantar 600 milhões, testou modelos em Airbnb em São Francisco. Figure, uma empresa de robótica humanoid, delineou um esquema pagando usuários para gravar tarefas domésticas, acumulando cerca de 44.000 usuários ativos pagos cerca de 94 centavos por tarefa. A empresa de Silicon Valley planeja gastos de mais de 1 bilhão de dólares em computação e serviços. Encord, Scale AI e outras empresas de dados servindo OpenAI e Anthropic estão abrindo academias de robôs em todo o mundo. A robótica exige dados mais diversificados do que os modelos de linguagem grande, exigindo hardware de percepção de profundidade e cálculo de força preciso. Simulação e "modelos mundiais" visam bridging o gap de dados.
Fonte: Financial Times Companies · Resumido por HeadlinesBriefing