En los últimos años, el mercado de entrega de comida en línea y servicios domésticos en la India ha crecido drásticamente. Mientras gigantes como Zomato y Swiggy han salido a bolsa, plataformas como Urban Company y Pronto han digitalizado la fuerza laboral para las tareas diarias. Ahora, la startup Human Archive, con sede en Silicon Valley, está aprovechando esta tendencia para recopilar datos de video en primera persona (egocéntricos) necesarios para entrenar robots, informa Techcrunch.com informa .
Human Archive equipa a los trabajadores con gorras equipadas con cámaras para grabar el proceso de realización de tareas diarias. La startup colabora actualmente con empresas de los sectores de servicios domésticos, hostales y restauración, habiendo desplegado más de 1,000 dispositivos activos. Como parte de este proyecto, la compañía recaudó 8.2 millones de dólares de Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator y de inversores ángeles de gigantes tecnológicos como OpenAI, NVIDIA, Google y Meta.
La empresa fue fundada por estudiantes de la Universidad de California en Berkeley y la Universidad de Stanford: Samay Mani, Rushil Agarwal, Shloke Patel y Raj Patel. Todos tienen experiencia científica en robótica, hardware y datos táctiles. El objetivo principal de la startup es resolver el problema clave al que se enfrentan los laboratorios de IA y las empresas de robótica: la escasez de datos de alta calidad que reflejen acciones físicas en el mundo real.
Sin embargo, no todas las empresas recibieron bien la idea. Por ejemplo, grandes plataformas como Urban Company y Pronto rechazaron asociarse con Human Archive. Mientras que el jefe de Urban Company, Abhiraj Singh Bhal, declaró que no entraría en tales acuerdos, los fundadores de Human Archive calificaron esta decisión como un error que podría llevar a perder clientes en el futuro. No obstante, la economía gig emergente de la India sigue siendo el mayor "campo de entrenamiento" para los robots.
Human Archive no quiere limitarse solo al video. Están desarrollando guantes especiales que registran con precisión los movimientos y la fuerza táctil, trajes de captura de movimiento de cuerpo completo y cámaras de muñeca. La compañía cree que combinar datos de video con sensores táctiles permitirá entrenar a los robots de manera más precisa y eficiente.
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