Machenta zebrała 40 mln USD. Roboty mają uczyć się zadania z jednego pokazu

Kto stoi za Machentą i kto inwestuje

Machentę założyli prof. Edward Johns, kierownik Robot Learning Lab na wydziale informatyki Imperial College London, i jego były doktorant Vitalis Vosylius, razem z innymi członkami zespołu laboratorium. Johns jest prezesem spółki. Badania, na których opiera się firma, trwają od sześciu lat, a samą spółkę założono pod koniec 2025 roku.

Rundę o wartości 40 mln USD współprowadzą Creandum ze Sztokholmu, inwestor m.in. w Spotify, oraz nowojorski Union Square Ventures. Imperial College London podaje, że to rekordowa runda seed dla brytyjskiego startupu robotycznego. Pieniądze mają pójść na rozwój modelu, większą moc obliczeniową, więcej danych z symulacji i rozbudowę zespołu w nowym biurze i laboratorium w londyńskiej dzielnicy King's Cross.

Jak działa nauka z jednego pokazu

Dzisiejsze roboty sterowane przez AI zwykle uczą się zadania z wielu powtórzonych pokazów człowieka, co według Imperial College często trwa kilka dni. Nowa umiejętność wymaga potem aktualizacji modelu przez programistów. Machenta chce, by robot wykonywał nowe zadanie od razu po tym, jak użytkownik raz mu je pokaże.

Drugim wyróżnikiem jest sposób trenowania. Model bazowy, czyli ogólny model, który później obsługuje wiele zadań, Machenta trenuje wyłącznie na danych syntetycznych z komputerowych środowisk odwzorowujących ruch i zachowanie przedmiotów. Johns powiedział Business Insiderowi, że model nie widział ani jednego piksela z prawdziwego świata. Uczelnia zwraca uwagę, że takie podejście omija problemy z pozyskiwaniem dużych ilości nagrań ludzi i z ochroną ich prywatności.

Zespół pokazał, że jeden model uczy się różnych zadań, takich jak pakowanie i sprzątanie, na różnych typach robotów, także humanoidalnych. Na nagraniu udostępnionym Business Insiderowi trzy roboty pakują i zamykają pudełko na linii montażowej po jednym pokazie.

Konkurencja w modelach dla robotów

Machenta wchodzi na jeden z najdroższych obszarów AI. Według Business Insidera konkurencyjne firmy z Kalifornii są wyceniane na miliardy dolarów. Dla porównania zestawiamy dane podane przez to medium.

• Physical Intelligence - wycena ok. 11 mld USD, model ogólny dla robotów trenowany na dużych zbiorach danych,
• FieldAI - według Business Insidera pozyskuje kapitał przy wycenie 10 mld USD,
• Skild AI - wycena ponad 14 mld USD, w sierpniu pokazał model wykonujący nowe zadania do 10 minut po jednym nagraniu wideo, a we wrześniu podał 100 mln USD rocznych przychodów powtarzalnych od ponad 60 klientów,
• Machenta - 11 osób, 40 mln USD finansowania, brak produktu na sprzedaż.

Ograniczenia i niewiadome

Wyniki modelu znamy wyłącznie z materiałów spółki, uczelni i nagrań pokazanych dziennikarzom. Machenta nie opublikowała niezależnych testów ani porównania z konkurencją. Sam Johns przyznaje, że model od razu radzi sobie z częścią zadań, ale precyzyjne czynności i złożone ruchy nadal sprawiają mu trudność.

Spółka nie podała wyceny, harmonogramu komercjalizacji ani planowanych klientów. Wypowiedzi przedstawicieli uczelni o szansie Wielkiej Brytanii na przywództwo w robotyce są deklaracjami, a nie danymi. Tekst nie jest rekomendacją inwestycyjną.

Co to oznacza dla firm w Polsce

Bezpośrednio niewiele, bo Machenta nie sprzedaje jeszcze technologii. Runda pokazuje jednak, że europejscy inwestorzy coraz chętniej finansują modele AI dla robotów, a nie tylko same urządzenia. Wcześniej opisywaliśmy m.in. niemiecki Sereact, którego roboty sortują zwroty w centrum Zalando w Świebodzinie, oraz monachijski RobCo.

W naszej ocenie najważniejsza jest obietnica krótszego wdrożenia. Jeśli nauka z jednego pokazu sprawdzi się poza laboratorium, przezbrojenie robota na nowe zadanie mogłoby zajmować minuty zamiast dni. To miałoby znaczenie dla polskich zakładów produkcyjnych i magazynów, które obsługują krótkie serie i częste zmiany asortymentu. Na razie to kierunek do obserwowania, a nie gotowe rozwiązanie do zakupu.