न्यूयॉर्क की एक नई स्टार्टअप, मिडसेन्चरी, ने $15 मिलियन के सीड राउंड जुटाने की घोषणा करके गुप्त मोड से बाहर निकल गई है। कंपनी का उद्देश्य रोबोटिक्स में डेटा की कमी की समस्या का समाधान करना है। कंपनी ने दो मुख्य उत्पाद पेश किए हैं: मानव व्यवहार के दो मिलियन घंटों से अधिक वाले एक व्यापक ईगोसेंट्रिक डेटासेट, और मैट्रिक्स नामक एक क्लाउड सिमुलेशन प्लेटफॉर्म।
प्राप्त फंडिंग राउंड मिडसेन्चरी को बड़े डेटा श्रेणी में सभी सीड सौदों के शीर्ष 1% में रखता है। तुलना के लिए, दूसरी तिमाही 2026 में सीड राउंड का माध्य आकार लगभग $4.5 मिलियन था। हालांकि, स्टार्टअप ने न तो अपने मूल्यांकन का खुलासा किया और न ही निवेशकों की जानकारी दी।
कंपनी रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए प्रथम-व्यक्ति मानव क्रिया डेटा का उपयोग करने की योजना बना रही है, ठीक उसी तरह जैसे वेब स्क्रैपिंग ने बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित किया था। इसका मालिकाना डेटासेट 50 से अधिक वातावरणों और 20,000 कार्यों को कवर करता है। रिकॉर्ड के प्रत्येक घंटे में 3डी हाथ की मुद्रा ट्रैकिंग, डेप्थ मैप्स और पॉइंट ट्रेजेक्टरी सहित एनोटेशन होते हैं। यह पैमाना मौजूदा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध अनुसंधान विकल्पों, जैसे कि Ego4D v2, जो लगभग 3,600 घंटे का है, से काफी अधिक है।
मानव गतिविधियों के रिकॉर्ड के अलावा, मिडसेन्चरी के पास इंजन स्तर के संकेतों के साथ लगभग 50,000 घंटे गेमिंग डेटा और 25 भाषाओं में लगभग 69,000 घंटे वार्तालाप ऑडियो डेटा भी है। चूंकि यह डेटासेट पूरी तरह से मालिकाना है, इसलिए शोधकर्ताओं को मुफ्त पहुंच नहीं मिलेगी।
मिडसेन्चरी ने मैट्रिक्स भी जारी किया है - एक क्लाउड सिमुलेशन प्लेटफॉर्म जो टीमों को वास्तविक परिदृश्यों के डिजिटल ट्विन बनाने की अनुमति देता है। कठोर रूप से कोडित नियमों पर निर्भर रहने के बजाय, प्लेटफॉर्म वास्तविक डेटा से भौतिकी बनाता है। इंजीनियरिंग टीमें जीपीयू क्लस्टर पर हजारों समानांतर परीक्षण कर सकती हैं, जिससे विफलताओं को सीखने के लिए तत्काल उदाहरणों में बदल दिया जाता है।
कंपनी रिच सैटन की 'कड़वे सबक' की अवधारणा पर सक्रिय रूप से भरोसा करती है, जिसके अनुसार भारी कंप्यूटिंग शक्ति और विशाल डेटा मात्रा अंततः मैन्युअल फीचर डिजाइन को मात देती है। मुख्य कार्यकारी अधिकारी चेतन कुलहारी पहले एआई कोडिंग स्टार्टअप मैजिक में काम कर चुके थे। जनवरी 2026 के SEC दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, कंपनी ने पांच बैकर्स को लगभग $8.9 मिलियन बेचे, जो चरणबद्ध राउंड बंद होने का संकेत देता है।
बाजार में कई स्टार्टअप हैं जो एम्बोडेड एआई के लिए डेटा स्तर पर नियंत्रण के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। रन और विजन लैब जैसे प्रतियोगी ने भी पिछले वर्ष में वेंचर फंडिंग जुटाई है। यदि स्केलिंग के नियम सफलतापूर्वक भाषा मॉडल से भौतिक रोबोटों तक स्थानांतरित हो जाते हैं, तो बाजार की स्थिति संभवतः उन संरचनाओं द्वारा निर्धारित की जाएगी जो प्रशिक्षण डेटा को नियंत्रित करती हैं।
