UC Berkeley araştırmacıları tarafından kurulan XDOF, gizlilik modundan çıktığı ilk üç ay içinde 1.2 milyar dolarlık bir değerleme üzerinden Seri B turu için ileri aşama görüşmelerine başladı. Robotik endüstrisinin veri ihtiyaçlarına odaklanan startup, kısa sürede ulaştığı bu finansal büyümeyle sektördeki konumunu pekiştirdi.

Taze yatırım ve gelir artışı

8VC liderliğinde yürütülen bu olası yatırım turu, XDOF'un haziranda aldığı 70 milyon dolarlık Seri A turunun ardından çok kısa bir sürede hayata geçiyor. Şirketin yıllıklandırılmış gelirinin yaklaşık 50 milyon dolara yaklaşması, yatırımcıların ilgisini hızla artırdı ve yeni bir tur için proaktif adımlar atmalarına neden oldu. Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux ve Spark Capital gibi önemli isimlerin de daha önceki turlarda yer aldığı XDOF, bu hızlı büyüme ivmesini yeni finansman kaynağıyla desteklemeyi hedefliyor.

Robotik veri altyapısı oluşturuyor

XDOF, genel amaçlı robotların eğitimi için gerçek dünya teleoperasyon verisi toplayan bir platform olarak faaliyet gösteriyor. Şirket, sınır yapay zeka laboratuvarlarının ve robotik firmalarının kendi bünyelerinde kolayca oluşturamayıp dışarıya devrettiği veri hatları, toplama araçları ve anotasyon sistemlerini sağlıyor. CEO Philipp Wu ve CTO Fred Shentu, doktora öğrencisiyken geliştirdikleri GELLO projesi temelinde bu şirketi kurdu; bu proje, operatörlerin robot kollarını uzaktan kontrol ederek eğitim verisi üretmesini sağlayan düşük maliyetli bir teleoperasyon sistemidir.

Ne anlama geliyor?

Robotik sektöründe yapay zeka modellerinin gelişimi, tıpkı dijital dünyadaki büyük dil modelleri gibi, devasa ve yüksek kaliteli veri setlerine bağımlıdır. Robotların fiziksel dünyada anlamlı eylemler sergileyebilmesi, insan operatörlerin elle tutulur nesnelerle etkileşime girdiği anların dijital kayıt altına alınmasıyla mümkündür. Bu süreç, sadece görüntü çekmekten ibaret değildir; her bir hareketin hassas bir zamanlamayla etiketlenmesi, nesnelerin mekandaki konumunun belirlenmesi ve etkileşim dinamiklerinin kodlanması gerekir. Bu yoğun veri işleme ihtiyacı, robotik firmaların kendi veri laboratuvarlarını kuramamasının ana nedenidir. Dışa dönük veri tedarikçileri, bu darboğazı çözerek robotların öğrenme hızını artırır ve endüstriyel uygulamalarda kullanılabilirliği hızlandırır. Kullanıcılar için ise bu, daha akıllı ve otonom endüstriyel robotların hayata geçirilme sürecinin kısalması demektir.