लंदन स्थित कंपनी ग्रेपैरॉट ने सीरीज बी राउंड में 27 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। इस फंडिंग का उद्देश्य डेटा को लागू करके अपशिष्ट प्रबंधन उद्योग को बदलना है, क्योंकि यह उद्योग लंबे समय से कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रभावित क्षेत्रों में से एक रहा है जिसे नजरअंदाज किया गया था।
ग्रेपैरॉट पुनर्चक्रण सुविधाओं के भीतर फेंकी गई वस्तुओं को ट्रैक करने और पहचानने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है। निवेश छँटाई सुविधाओं पर बढ़ते दबाव के जवाब में प्राप्त हुआ है, जिसमें उच्च निष्कर्षण दरों और कड़े पर्यावरणीय मानकों का पालन करने की आवश्यकता है।
नई पूंजी का उपयोग कंपनी की टीम का विस्तार करने, उपकरणों का आधुनिकीकरण करने और उत्तरी अमेरिका और यूरोप के बाजारों में काम करने के लिए एआई प्लेटफॉर्म को बढ़ाने के लिए किया जाएगा। प्रसंस्करण केंद्र प्रतिदिन लाखों टन सामग्री को संसाधित करते हैं, लेकिन ऑपरेटरों को अक्सर यह नहीं पता होता है कि उनकी उत्पादन लाइनों से क्या गुजर रहा है।
ग्रेपैरॉट इस समस्या का समाधान कन्वेयर बेल्ट के ऊपर 'एनालाइज़र' नामक कैमरे स्थापित करके करती है। ये उपकरण वास्तविक समय में वस्तुओं को स्कैन करने के लिए कंप्यूटर विजन का उपयोग करते हैं, जैसे ही वे गुजरते हैं, प्लास्टिक, धातु, कागज और विशिष्ट ब्रांडों की पैकेजिंग को पहचानते हैं। भौतिक रीसाइक्लिंग संयंत्रों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करके, सिस्टम धीमी और अविश्वसनीय मैन्युअल छँटाई को स्वचालित विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग से बदल देता है।
यह फंडिंग ग्रेपैरॉट को प्रमुख बाजारों में ऐसे अधिक डिवाइस स्थापित करने में मदद करेगी। इसके ग्राहकों में पहले से ही अपशिष्ट क्षेत्र के बड़े खिलाड़ी शामिल हैं, जैसे वियोलिया (Veolia), डब्ल्यूएम (WM) और बिफा (Biffa), साथ ही यूनिलीवर (Unilever) और लोरियल (L’Oréal) जैसे उपभोक्ता ब्रांड भी शामिल हैं।
हाल ही में, ग्रेपैरॉट ने एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर हासिल किया है, जिसमें एक ट्रिलियन से अधिक अपशिष्ट खोजें दर्ज की गईं। यह डेटा विशाल मात्रा में रीसाइक्लरों को यह समझने में मदद करता है कि वे क्या फेंक रहे हैं। सिस्टम ने पहले ही 17.4 बिलियन पीईटी प्लास्टिक की बोतलों और 4.2 बिलियन एल्यूमीनियम वस्तुओं की पहचान की है। एल्यूमीनियम को पुनर्नवीनीकरण किया जा सकता है, जिससे नए धातु के उत्पादन के लिए ऊर्जा की खपत में 95% तक की कमी आती है, जो इन सामग्रियों को लैंडफिल में जाने से पहले स्थानीयकृत करने का एक किफायती और पर्यावरण के अनुकूल तरीका है।
एआई की बदौलत, उद्यम अपशिष्ट का अधिक व्यापक कवरेज प्रदान कर सकते हैं - 100 गुना तक, जबकि एआई के बिना 0.1 प्रतिशत से कम कवर होता है। नए सरकारी नियम ब्रांडों और रीसाइक्लरों को अपने पर्यावरणीय पदचिह्न को नियंत्रित करने के लिए मजबूर करते हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में सात राज्यों ने पैकेजिंग के लिए विस्तारित निर्माता उत्तरदायित्व कानून अपनाए हैं। ये मानदंड कंपनियों को सेवा जीवन के बाद अपने उत्पादों के पुनर्चक्रण के लिए भुगतान करने और सटीक पुनर्चक्रण मेट्रिक्स प्रदान करने के लिए बाध्य करते हैं। ग्रेपैरॉट इन सख्त मानकों का अनुपालन करने के लिए आवश्यक सत्यापित डेटा प्रदान करता है।
मूल्यवान पुनर्चक्रण योग्य सामग्री का नुकसान वित्तीय लागत वहन करता है। ग्रेपैरॉट का अनुमान है कि उसके प्लेटफॉर्म ने पहले ही उद्यम नेटवर्क में पुनर्चक्रण योग्य सामग्रियों का मूल्य 2.5 बिलियन डॉलर पाया है। सिस्टम का उपयोग करने वाले उद्यम परिचालन दक्षता में 10-30 प्रतिशत की वृद्धि की सूचना देते हैं। एक सुविधा के लिए, इसका मतलब प्रति वर्ष 2 मिलियन डॉलर से अधिक की बचत हो सकती है, जिससे प्रबंधकों को कम दक्षता के कारण खोने से पहले छँटाई उपकरणों को जल्दी से बदलने और मूल्यवान उत्पादों को निकालने की अनुमति मिलती है।
सह-संस्थापक अम्बरीश मित्रा ने उल्लेख किया कि यह दशकों से मौजूद एक समस्या थी। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि यदि सामग्रियों को सटीक रूप से मापा जा सकता है, तो उन्हें ट्रेड किया जा सकता है, जिससे पुनर्नवीनीकृत सामग्री के साथ काम करने में विश्वसनीयता और आत्मविश्वास सुनिश्चित होता है। सीईओ मिकेला डुकमान ने इस बात पर जोर दिया कि डेटा चक्रीय अर्थव्यवस्था के लक्ष्यों को साकार करने के लिए आवश्यक मुख्य बुनियादी ढांचा है। नई फंडिंग के साथ, कंपनी अपशिष्ट डेटा को मानक औद्योगिक बुनियादी ढांचे में बदलने के लिए तैयार है।
हश सिक्योरिटी ने कॉर्पोरेट नेटवर्क की सुरक्षा को मजबूत करने के उद्देश्य से सीरीज ए फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में 30 मिलियन डॉलर जुटाने की घोषणा की। इस दौर में रणनीतिक निवेशकों में अकामाई टेक्नोलॉजीज शामिल है, जबकि मौजूदा निवेशक बैटरी वेंचर्स और वाईएल वेंचर्स भी भाग ले रहे थे।
गुप्त मोड से बाहर निकलने के एक साल से भी कम समय बाद, हश ने गैर-मानवीय पहचानों की सुरक्षा को फिर से परिभाषित करने के लिए कुल 41 मिलियन डॉलर का पूंजी जुटाया है। यह नई धन राशि उद्यम साइबर सुरक्षा टीमों के लिए एक महत्वपूर्ण समय पर आ रही है, क्योंकि स्वायत्त सॉफ्टवेयर उपकरण अब मुख्य कॉर्पोरेट बुनियादी ढांचे के भीतर जटिल कार्य कर रहे हैं।
गार्टनर की भविष्यवाणियों के अनुसार, 2028 तक फॉर्च्यून 500 सूची की औसत कंपनी 150,000 से अधिक एआई एजेंटों का उपयोग करेगी, जो पिछले वर्ष के 15 एजेंटों से काफी अधिक है। हालांकि, ओम्डिया के हालिया शोध से पता चलता है कि 96% संगठन अभी भी पुरानी प्रबंधन प्रणालियों पर काम कर रहे हैं, जो स्वायत्त डिजिटल श्रमिकों को ठीक से नियंत्रित नहीं कर सकती हैं।
हश सिक्योरिटी पहचान को गैर-मानवीय संस्थाओं और एआई एजेंटों के लिए नियंत्रण बिंदु के रूप में देखती है। पारंपरिक कॉर्पोरेट सुरक्षा स्थिर एपीआई कुंजियों और स्थायी सिस्टम क्रेडेंशियल्स पर बहुत अधिक निर्भर करती है। कंपनी इन कमजोर तरीकों को स्वचालित सॉफ्टवेयर वर्कफ़्लो के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए गतिशील एक्सेस कंट्रोल से बदल रही है, जिससे दीर्घकालिक क्रेडेंशियल्स के रिसाव को रोका जा सकता है।
यह प्लेटफॉर्म विभिन्न कॉर्पोरेट वातावरणों में काम करने वाले एआई एजेंटों के लिए एक सुरक्षित, अधिकृत मार्ग बनाता है। प्रत्येक एजेंट एक केंद्रीकृत कैटलॉग में पंजीकृत होता है, जिससे स्थायी क्रेडेंशियल्स की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। इसके बजाय, हश एजेंट को केवल तभी सीमित प्राधिकरण के साथ एक्सेस प्रदान करता है जब वह कोई विशिष्ट कार्रवाई करता है। सिस्टम प्रशासक वास्तविक समय में हर गतिविधि को ट्रैक करते हैं और संदिग्ध संचालन को तुरंत रोकने के लिए एक केंद्रीकृत आपातकालीन शटडाउन बनाए रखते हैं।
सुरक्षा प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए, हश ने अपने प्लेटफॉर्म को तीन प्रमुख परिचालन स्तंभों के आसपास संरचित किया है:
बड़े वैश्विक उद्यम पहले से ही अपने दैनिक कार्यप्रवाहों में हश को एकीकृत कर रहे हैं। दुनिया की सबसे बड़ी आईटी इंफ्रास्ट्रक्चर सेवा प्रदाता, कायंड्रिल ने अपनी वैश्विक संचालन की सुरक्षा के लिए कंपनी के भीतर हश को लागू किया है। आंतरिक उपयोग के अलावा, कायंड्रिल ने अपने वैश्विक कॉर्पोरेट ग्राहकों को इस पहचान प्लेटफॉर्म को पुनर्विक्रय करने के लिए हश के साथ साझेदारी की है।
अकामाई टेक्नोलॉजीज ने स्वायत्त सॉफ्टवेयर नेटवर्कों में पहचान समस्याओं को हल करने के लिए सीरीज ए राउंड में शामिल हुआ। अकामाई के नेतृत्व ने इस बात पर जोर दिया कि इंटरनेट का प्रत्येक बड़ा विकास सुरक्षा के लिए एक नए दृष्टिकोण की मांग करता है, पहचान प्रबंधन को बढ़ते एआई वर्कलोड की सुरक्षा के लिए एक महत्वपूर्ण सुरक्षा गेटवे के रूप में देखते हुए।
प्रारंभिक निवेशक बैटरी वेंचर्स और वाईएल वेंचर्स ने भी इस दौर में अपनी वित्तीय भागीदारी बढ़ाई है। दोनों निवेश फर्मों ने उल्लेख किया कि स्थिर रहस्य उद्यमों के लिए गंभीर जोखिम पैदा करते हैं। चूंकि कंपनियां सॉफ्टवेयर एजेंटों को मुख्य डेटा पर वास्तविक अधिकार देती हैं, इसलिए इन गैर-मानवीय पहचानों की सुरक्षा व्यावसायिक निरंतरता के लिए महत्वपूर्ण हो जाती है, जिससे कंपनियों को एआई को सुरक्षित रूप से स्केल करने की अनुमति मिलती है।
हश सिक्योरिटी की स्थापना मेटा नेटवर्क्स की टीम द्वारा की गई थी, जो एक कॉर्पोरेट सुरक्षा कंपनी है जिसे प्रूफपॉइंट ने 2019 में अधिग्रहित किया था। संस्थापकों के पास साइबर सुरक्षा में गहरा अनुभव है। कंपनी ने अनियंत्रित डिजिटल क्रेडेंशियल्स और स्वचालित गैर-मानवीय पहचानों से उत्पन्न सुरक्षा अंतराल को दूर करने के लिए विशेष रूप से हश बनाया। कंपनी 30 मिलियन डॉलर इंजीनियरिंग और बिक्री विभाग के विस्तार पर खर्च करेगी, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका के बाजार में तेजी से विकास पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा।
इसके अतिरिक्त, हश प्रमुख उद्यम पहचान प्रबंधन प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण को गहरा करने, रणनीतिक कॉर्पोरेट साझेदारी में तेजी लाने और लोकप्रिय उद्यम एआई टूल में देशी समर्थन का विस्तार करने की योजना बना रही है।
सिंगापुर स्थित स्टार्टअप Ropedia ने प्री-ए राउंड में $30 मिलियन जुटाए हैं। यह धन वास्तविक दुनिया के साथ इंटरैक्ट करने के लिए डेटा संग्रह प्लेटफॉर्म का विस्तार करने के लिए है, जो रोबोटिक्स और भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के लिए महत्वपूर्ण है।
भौतिक दुनिया के साथ एआई को इंटरैक्ट करने के लिए प्रशिक्षित करना समकालीन समय की सबसे कठिन चुनौतियों में से एक है। चैटबॉट्स के विपरीत, जो इंटरनेट की पाठ्य सामग्री पर प्रशिक्षित होते हैं, रोबोटों को व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता होती है। Ropedia इस समस्या का समाधान एक ऐसा प्लेटफॉर्म बनाकर करता है जो रोबोटों को इलेक्ट्रॉनिक्स असेंबली या उपकरणों के साथ काम करने जैसे जटिल कार्यों में महारत हासिल करने की अनुमति देता है।
कंपनी की स्थापना दिसंबर 2025 में ज़ाओक्सी चेन, फानचोउ होंग और ज़िवेई ल्यू द्वारा की गई थी। कंपनी का मुख्यालय सिंगापुर और माउंटन व्यू, कैलिफ़ोर्निया में है। संस्थापक मेटा, नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी और 3डी कंप्यूटर विजन के क्षेत्र में प्राप्त अपने व्यापक शोध ज्ञान का उपयोग भौतिक एआई को प्रशिक्षित करने की मुख्य समस्या को हल करने के लिए करते हैं।
सार्वजनिक वेबसाइटों से डेटा एकत्र करने पर आधारित एआई प्रशिक्षण के पारंपरिक तरीके भौतिक एआई के लिए अपर्याप्त हैं। रोबोटों को मानव गतिविधियों के साथ सिंक्रनाइज़ किए गए वास्तविक संवेदी डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, जिसमें स्पर्श दबाव, कैमरा कोण, शरीर की स्थिति और समय निर्धारण की व्याख्या शामिल है। Ropedia मौजूदा डेटासेट को केवल लेबल करने के बजाय सीधे ये कच्चे डेटा उत्पन्न करता है।
कंपनी का समाधान डेटा संग्रह के लिए क्लासिक टेलीऑपरेशन सेटअप की तुलना में 50 गुना सस्ता है। प्रत्येक प्रयोग के लिए महंगे उपकरण के बजाय, सामान्य परिस्थितियों में डेटा एकत्र करने वाले डेटा कलेक्टरों का उपयोग किया जाता है। कंपनी का मुख्य डेटासेट Xperience-10M कहलाता है, जिसमें पहले से ही 10,000 घंटे से अधिक की मल्टीमॉडल रिकॉर्डिंग और 10 मिलियन इंटरैक्शन एपिसोड शामिल हैं, जो रोबोटिक्स प्रयोगशालाओं को प्रशिक्षण के लिए वास्तविक मानवीय कार्यों के संरचित लॉग प्रदान करता है।
Ropedia के डेटा इंजन के मूल में HOMIE है - एक पेटेंटेड पहनने योग्य हेड-माउंटेड डिवाइस जो एक साथ मल्टीमॉडल स्ट्रीम कैप्चर करता है। इसके अलावा, HOMIE फ्रेम दर पर वीडियो, ऑडियो, डेप्थ मैप्स, हैंड ट्रैकिंग, देखने की दिशा, बॉडी मूवमेंट और कैमरा पोज़ रिकॉर्ड करता है। एक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि HOMIE में सभी डेटा स्ट्रीम सटीक टाइमस्टैम्प रखते हैं, क्योंकि भौतिक एआई मॉडल के लिए आवश्यक है कि सिस्टम हर मिलीसेकंड में बिल्कुल समान रूप से धारणा दे, महसूस करे और कार्य करे। HOMIE मौजूदा अधिकांश उपकरणों में अनुपस्थित सिंक्रनाइज़ेशन की समस्या को दूर करता है।
पहनने योग्य डिवाइस की हल्की और पोर्टेबल प्रकृति के कारण, इसका उपयोग फैक्ट्री फ्लोर, रसोई या मरम्मत की दुकान में किसी भी व्यक्ति द्वारा किया जा सकता है। Ropedia पहले से ही तकनीकी भागीदारों और वाणिज्यिक ग्राहकों को आपूर्ति करने के लिए HOMIE का बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू कर चुका है।
जुटा गया $30 मिलियन का पूंजी दो प्री-ए किश्तों में प्राप्त किया गया था। मार्च 2026 के मध्य में, कंपनी ने $8 मिलियन के रणनीतिक सीड फंडिंग राउंड और $22 मिलियन के नए राउंड को बंद किया। इस दौर का समर्थन निजी निवेशकों, जाने-माने एआई शोधकर्ताओं, और कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी और रोबोटिक्स क्षेत्र के भागीदारों ने किया।
नई पूंजी का उपयोग दक्षिण पूर्व एशिया और उत्तरी अमेरिका में Ropedia के डेटा संग्रह बेड़े का विस्तार करने के लिए किया जाएगा। इसके अलावा, स्टार्टअप व्यापक 'वास्तविक' व्यवहार को कैप्चर करने के लिए HOMIE की तैनाती की गति बढ़ाएगा। कुछ धन रणनीतिक स्टाफिंग, विशेष रूप से माउंटन व्यू कार्यालय में इंजीनियरों को नियुक्त करने के लिए भी जाएगा। Ropedia का डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर पहले से ही स्वायत्त प्रणालियों के लिए आधार मॉडल विकसित करने वाली दर्जनों उत्तरी अमेरिकी कंपनियों का समर्थन कर रहा है, जिससे रोबोटिक्स डेवलपर्स को अधिक बुद्धिमान और सक्षम मशीनें बनाने के लिए आवश्यक नींव मिलती है।
