Nyu-Yorkdagi yangi startap Midcentury yashirinlik rejimidan chiqib, 15 million dollarlik seed turidagi mablagʻlarni jalb qilganini eʼlon qildi. Kompaniyaning maqsadi robototexnikadagi maʼlumotlar tanqisligi muammosini hal qilishdir. Kompaniya ikkita asosiy mahsulotni taqdim etdi: inson xatti-harakatining ikki million soatdan ortiq boʻlgan keng qamrovli egotsentrik maʼlumotlar toʻplami va Matrix nomli bulutli simulyatsiya platformasi.
Jalb qilingan moliyalashtirish turida Midcentury katta maʼlumotlar kategoriyasidagi barcha seed bitimlarining eng yaxshi 1%iga kiradi. Taqqoslash uchun, 2026-yilning ikkinchi choragidagi median seed hajmi taxminan 4,5 million dollarni tashkil etgan. Shu bilan birga, startap oʻz bahosi yoki investorlar haqida hech qanday maʼlumot bermadi.
Kompaniya birinchi shaxs nuqtai nazaridan inson harakatlari haqidagi maʼlumotlardan foydalanib, veb-skreping katta til modellarini oʻrgatganidek, robotlarni oʻqitmoqchi. Oʻz maʼlumotlar toʻplami 50 dan ortiq muhit va 20 000 ta vazifani qamrab oladi. Har bir soatlik yozuv 3D qoʻl holatini kuzatish, chuqurlik xaritalari va nuqtalar yoʻnalishlari kabi annotatsiyalar bilan jihozlangan. Bunday miqyos mavjud boʻlgan Ego4D v2 kabi ommaviy tadqiqot variantlaridan sezilarli darajada oshib ketadi, u taxminan 3 600 soatni oʻz ichiga oladi.
Inson harakatlari yozuvlari bilan birga, Midcentury dvigatel darajasi signallari bilan 50 000 soat atrofidagi oʻyin maʼlumotlariga, shuningdek, 25 tilda taxminan 69 000 soat suhbat ovozli maʼlumotlariga ega. Bu maʼlumotlar toʻplami qatʼiyan maxfiy boʻlgani uchun tadqiqotchilar unga bepul kirish huquqiga ega boʻlmaydi.
Midcentury shuningdek, jamoalarga real ssenariylarning raqamli nusxalarini yaratish imkonini beradigan bulutli simulyatsiya platformasi boʻlgan Matrixni ham chiqarib berdi. Qattiq kodlangan qoidalarga tayanmasdan, platforma fizikani toʻgʻridan-toʻgʻri real maʼlumotlardan hosil qiladi. Muhandislik guruhlari GPU klasterlarida minglab parallel sinovlarni oʻtkazishi mumkin, bu xatoliklarni darhol oʻrganish uchun misollarga aylantiradi.
Kompaniya Rich Suttonning «achchiq dars» konsepsiyasiga faol tayangan, bu yerda katta hisoblash quvvati va ulkan maʼlumotlar hajmi oxir-oqibat qoʻlda xususiyatlarni loyihalashdan ustun keladi. Bosh ijrochi Chetan Kulkhari avval AI kodlash startapi Magicda ishlagan. 2026-yil yanvaridagi SEC hujjatlariga koʻra, kompaniya beshta backerga taxminan 8,9 million dollar sotgan, bu bosqichma-bosqich turdagi yakunlanishni koʻrsatadi.
Boshqariladigan AI uchun maʼlumotlar darajasini nazorat qilish uchun bozorda koʻplab startaplar bor. Rerun va Vision Lab kabi raqobatchilar ham oʻtgan yil ichida ventura moliyalashtirishni jalb qilishdi. Agar miqyoslash qonunlari til modellaridan jismoniy robotlarga muvaffaqiyatli oʻtsa, bozor pozitsiyalari ehtimol oʻquv maʼlumotlarini nazorat qiluvchi tuzilmalarni belgilaydi.