Machenta, ein aus dem Imperial College London hervorgegangenes Robotik-Labor, ist offiziell aus dem Stealth-Modus herausgetreten, nachdem es eine Sameninvestition von 40 Millionen Dollar erhalten hatte. Die Runde wurde gemeinsam von der europäischen Risikokapitalfirma Creandum und dem US-Investor USV angeführt, wobei weitere Unterstützer wie Innovate UK aus Großbritannien und der Europäische Investitionsfonds teilnahmen.
Das Unternehmen stellt die vorherrschende Erzählung in der Robotik in Frage, wonach enorme Datenmengen erforderlich sind, um Maschinen zu trainieren. Stattdessen behauptet Machenta, dass sein KI-Modell Roboter dazu bringen kann, komplexe Aufgaben auszuführen, nachdem sie nur eine einzige Demonstration beobachtet haben. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die für das Robotiktraining benötigte Zeit und Ressourcen im Vergleich zu traditionellen Methoden erheblich zu reduzieren.
Die Behauptungen des Start-ups wurden zunächst mit Skepsis aufgenommen. Im Mai besuchte ein Team von Creandum das Büro von Machenta in Archway, London, und brachte eigene Requisiten mit, um die Technologie des Unternehmens einem Stresstest zu unterziehen. Die Investoren wollten überprüfen, ob die KI tatsächlich Aufgaben mit minimalem Input lernen konnte, bevor sie Kapital bereitstellten. Nach diesen Tests und weiteren Due-Diligence-Prüfungen setzten die Unternehmen die Investition fort.
Die Finanzierung wird Machenta dabei unterstützen, seine proprietäre Technologie zu entwickeln, ohne derzeit ein kommerzielles Produkt auf dem Markt zu haben. Das Start-up positioniert sich als Labor, das sich darauf konzentriert, grundlegende Probleme im Bereich des Robotiklernens zu lösen, anstatt Hardware sofort einzusetzen. Diese Strategie spiegelt einen wachsenden Trend wider, bei dem Investoren Deep-Tech-Unternehmen basierend auf ihren zugrunde liegenden Algorithmen und ihrem Potenzial zur Störung datenintensiver Trainingsmodelle unterstützen.
Die Führung von Machenta umfasst Forscher des Imperial College London, die seit mehreren Jahren an der Technologie arbeiten. Das Unternehmen plant, das Kapital zu nutzen, um sein Team zu erweitern und seine KI-Fähigkeiten zu verfeinern, bevor es ein Produkt auf den Markt bringt. Die Investition unterstreicht das anhaltende Interesse an Robotik-Start-ups, die neuartige Ansätze für maschinelles Lernen demonstrieren können, selbst wenn kein fertiges kommerzielles Angebot vorliegt.
Quellen: Sifted.