Robot Veri Girişimi XDOF, 1.2 Milyar Dolar Değerlemeyle Seri B Turu İçin Görüşmelerde

XDOF'un Hızlı Yükselişi

Gizlilik modundan (stealth) çıkışının üzerinden henüz üç ay geçmişken, robot eğitimi için gerçek dünya teleoperasyon verisi toplayan XDOF, yaklaşık 1.2 milyar dolar değerleme üzerinden 8VC liderliğinde Seri B turu için son aşama görüşmelerde. Konuya yakın kaynaklara göre, bu tur, şirketin Haziran ayında tamamladığı 70 milyon dolarlık Seri A turunun hemen ardından geliyor. Seri A'ya Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux ve Spark Capital katılmıştı. Bu yatırımcıların erken dönemdeki desteği, XDOF'un hızla büyümesinde önemli bir rol oynadı.

XDOF, 2024 yılında UC Berkeley araştırmacıları Philipp Wu (CEO) ve Fred Shentu (CTO) tarafından kuruldu. Şirket, bu kadar kısa süre içinde yeni bir tur planlamıyordu. Ancak yıllık gelirin 50 milyon dolara yaklaşmasıyla birlikte yatırımcılar şirkete yeni bir tur için kendiliğinden yaklaştı. Bu gelir artışı, robotik veri alanındaki talebin ne kadar güçlü olduğunu gösteriyor. Görüşmelere aşina kaynaklar, toplanacak toplam sermayenin ve değerlemenin yeni yatırımı içerip içermediğinin henüz netleşmediğini, anlaşma şartlarının kesinleşmediğini ve değişebileceğini belirtiyor. XDOF ve 8VC konuyla ilgili yorum taleplerine yanıt vermedi.

Robot Verisinin Kritik Rolü

XDOF, genel amaçlı robotların eğitimi için gerekli olan veri boru hatlarını, toplama araçlarını ve etiketleme sistemlerini geliştiriyor. Şirket, öncü yapay zeka laboratuvarlarının ve robotik firmalarının kendi başlarına kolayca inşa edemeyeceği bu altyapıyı sağlayarak, robotik endüstrisi için dış kaynaklı bir veri tedarik zinciri görevi görüyor. Bu yaklaşım, veri toplamanın uzmanlık ve ölçek gerektiren bir alan olduğu gerçeğine dayanıyor.

Wu, doktora öğrencisiyken robotların büyük veri setlerinden nasıl öğrendiğini araştırıyordu. Araştırmasının önündeki en büyük engel, üzerinde çalışabileceği büyük ölçekli verinin olmamasıydı. Bu sorunu çözmek için Shentu ile birlikte GELLO adlı düşük maliyetli bir teleoperasyon sistemi geliştirdi. Bu sistem, insan operatörlerin robotik kolları uzaktan kontrol ederek eğitim verisi üretmesini sağlıyor. Bu çalışma, robotik alanında etkili bir akademik makaleye öncülük etti ve XDOF'un temelini oluşturdu. GELLO'nun maliyet etkinliği, küçük ölçekli laboratuvarların bile yüksek kaliteli veri toplamasına olanak tanıyor.

Yatırımcılar, XDOF'u fiziksel robotik alanında Scale AI veya Mercor olarak tanımlıyor. Bu benzetme, veri etiketleme devlerinin yapay zeka patlamasını nasıl hızlandırdığına atıfta bulunuyor. Büyük dil modelleri (LLM) başlangıçta internetin tamamıyla eğitilirken, fiziksel robotlar için buna benzer gerçek dünya veri setleri bulunmuyor. Bu da veri toplamayı, genel amaçlı makineler inşa etmenin önündeki en kritik darboğaz haline getiriyor. Örneğin, bir robotun bir bardağı kavramayı öğrenmesi için binlerce farklı senaryoda gösterim verisi gerekiyor. Bu tür veriler olmadan, robotlar yalnızca sınırlı görevlerde çalışabiliyor.

ABC Veri Seti ve Küresel Veri Toplama

XDOF, UC Berkeley'in yapay zeka araştırma laboratuvarıyla iş birliği yaparak, şimdiye kadar toplanmış en büyük yüksek kaliteli robot eğitim verisi setini yayınlamayı planlıyor. ABC adı verilen bu veri seti, robotların gerçek dünya görevlerini öğrenmesi için kritik öneme sahip. Veri setinin boyutu ve çeşitliliği, robotların genelleme yeteneğini artırmayı hedefliyor.

Verileri toplamak için XDOF, uzaktan robot teleoperasyonunu, kıyafet katlama ve kutu düzleştirme gibi günlük görevleri kaydeden sensörlü insan koleksiyonerlerle birleştiriyor. Şirket, dünya genelinde veri toplama ekipleri kurmayı ve eğitmeyi planlıyor. Bu ekipler, robotları uzaktan yönlendiren teleoperatörler ve hareket verilerini yakalamak için vücut sensörleri takan ego-merkezli operatörlerden oluşacak. Bu iki yöntem, farklı türde veriler sağlıyor: teleoperasyon verileri robot kontrolü için doğrudan kullanılabilirken, ego-merkezli veriler insan hareketlerinin doğal akışını yakalıyor.

XDOF daha önce TechCrunch'a 20 müşteriyle çalıştığını ve bunların arasında birkaç öncü yapay zeka laboratuvarının bulunduğunu açıklamıştı. Bu müşteriler, insansı robotlar geliştiren şirketlerden otonom araç sistemleri üzerinde çalışanlara kadar geniş bir yelpazede yer alıyor. Robot eğitimi için gerçek dünya verisi toplamaya çalışan diğer girişimler arasında Mecka AI ve LLM'lerin ötesine genişleyen Scale AI ile Micro1 yer alıyor. Bu rekabet, veri toplamanın stratejik önemini artırıyor.

Neden Önemli?

XDOF'un bu hızlı büyümesi ve yatırımcı ilgisi, robotik alanında veri toplamanın ne kadar kritik bir hale geldiğini gösteriyor. Türkiye'deki teknoloji girişimleri ve araştırma kurumları için bu gelişme, robotik ve yapay zeka alanında veri odaklı iş modellerinin önemini vurguluyor. Yerli girişimler, benzer veri toplama stratejileri geliştirerek veya bu tür veri setlerinden yararlanarak küresel rekabette yer alabilir. Örneğin, Türkiye'deki üniversiteler ve Ar-Ge merkezleri, XDOF'un yaklaşımını örnek alarak kendi robotik veri havuzlarını oluşturabilir. Ayrıca, bu alandaki yatırımlar, Türkiye'nin yapay zeka ekosistemini güçlendirebilir ve yeni istihdam alanları yaratabilir. Robotik veri toplama, sadece mühendislik değil, aynı zamanda veri etiketleme ve operasyon yönetimi gibi alanlarda da iş fırsatları sunuyor. Bu nedenle, XDOF'un başarısı, Türkiye'deki girişimciler için ilham verici bir örnek oluşturuyor.