A Machenta, um laboratório de robótica desdobrado do Imperial College London, saiu oficialmente do modo sigiloso após um investimento de sementes de US$ 40 milhões. A rodada foi liderada conjuntamente pela firma de capital de risco europeia Creandum e pelo investidor dos EUA USV, com a participação de outros apoiadores, incluindo o Innovate UK do Reino Unido e o Fundo Europeu de Investimento.
A empresa está desafiando a narrativa predominante na robótica que exige vastas quantidades de dados para treinar máquinas. Em vez disso, a Machenta afirma que seu modelo de IA pode ensinar robôs a executar tarefas complexas após observar apenas uma única demonstração. Essa abordagem visa reduzir significativamente o tempo e os recursos necessários para o treinamento de robôs em comparação com os métodos tradicionais.
Ceticismo recebeu inicialmente as alegações da startup. Em maio, uma equipe da Creandum visitou o escritório da Machenta em Archway, Londres, trazendo seus próprios objetos para testar a tecnologia da empresa sob estresse. Os investidores queriam verificar se a IA poderia realmente aprender tarefas com entrada mínima antes de comprometer capital. Após esses testes e due diligence adicional, as firmas prosseguiram com o investimento.
O financiamento apoiará a Machenta enquanto ela desenvolve sua tecnologia proprietária sem atualmente ter um produto comercial no mercado. A startup se posiciona como um laboratório focado em resolver problemas fundamentais na aprendizagem de robôs, em vez de implantar hardware imediatamente. Essa estratégia reflete uma tendência crescente onde investidores apoiam empresas de deep tech com base em seus algoritmos subjacentes e potencial para disruptar modelos de treinamento pesados em dados.
A liderança da Machenta inclui pesquisadores do Imperial College London que têm trabalhado na tecnologia há vários anos. A empresa planeja usar o capital para expandir sua equipe e refinar suas capacidades de IA antes de lançar um produto. O investimento destaca o interesse contínuo em startups de robótica que podem demonstrar abordagens inovadoras para aprendizagem de máquina, mesmo na ausência de uma oferta comercial finalizada.
Fontes: Sifted.