A Ropedia, uma startup com escritórios em Singapura e na Califórnia, levantou US$ 22 milhões em uma rodada de captação pré-série A. O capital, que eleva o financiamento total da empresa para US$ 30 milhões, será usado para escalar a produção de seu principal produto: uma infraestrutura de coleta de dados para treinar a próxima geração de robôs inteligentes.

A tese da companhia, e dos investidores que a apoiam, é que o principal gargalo para a chamada “IA física” não está mais no hardware, mas na disponibilidade de dados de alta qualidade para treinamento. Em vez de construir robôs, a Ropedia está focada em criar o conteúdo que alimentará seus cérebros digitais, uma aposta de que a inteligência artificial para o mundo físico precisa, antes de tudo, de uma vasta biblioteca de experiências humanas.

A infraestrutura por trás da inteligência

O pilar da estratégia da Ropedia é o HOMIE, um dispositivo leve usado na cabeça, equipado com um conjunto de câmeras de 360 graus, sensores de áudio e de movimento. A função do aparelho é capturar dados “egocêntricos” — ou seja, do ponto de vista de quem o veste — enquanto a pessoa realiza tarefas no mundo físico. Esse material é então processado e anotado pela plataforma da empresa, gerando datasets prontos para treinar modelos de IA.

Esta abordagem de "pilha completa" (full-stack) se diferencia de métodos tradicionais, como a teleoperação, que exige hardware robótico específico e é limitada em escala. Segundo Zhaoxi Chen, cofundador e CEO da Ropedia, a empresa está construindo a infraestrutura de dados que a indústria de robótica precisa para escalar. A proposta é oferecer dados que a própria Ropedia gera e estrutura, em vez de apenas anotar dados de clientes, o que, segundo a empresa, reduz os custos de coleta em até 50 vezes.

Do trivial ao complexo

Atualmente, a companhia coleta cerca de 1.000 horas de vídeo por semana, com um acervo total que já ultrapassa 100.000 horas. As atividades registradas vão do trivial, como tarefas domésticas e limpeza, a interações mais complexas, como a prática de esportes. Para a Ropedia, a captura de ações cotidianas é o primeiro passo para construir uma base sólida para robôs que possam operar em ambientes não estruturados.

O modelo de negócio se divide em dois pilares: o licenciamento de datasets já existentes e a aquisição de dados sob demanda para clientes, que, segundo Chen, estão majoritariamente nos Estados Unidos. Os planos futuros incluem a expansão da coleta de dados, o crescimento da equipe americana e o desenvolvimento de novos hardwares vestíveis, como dispositivos para as mãos e pés, visando capturar interações táteis e de locomoção para treinar robôs humanoides.

O investimento na Ropedia é um sinal de que a corrida pela IA física pode ser vencida não por quem constrói o robô mais avançado, mas por quem detém a biblioteca mais completa da experiência humana. Antes que as máquinas possam agir de forma autônoma no mundo real, elas precisam primeiro ver e entender o mundo através de nossos olhos.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · The Robot Report