Macrodata Labs запускает платформу Refiner для обработки данных в робототехнике и привлекает 4 млн $

Индустрия ИИ уже убедилась: качество данных влияет на прогресс не меньше, чем сами модели. В робототехнике при этом инфраструктура работы с данными пока заметно отстаёт. Команды собирают огромные массивы видео, сенсорных сигналов и демонстраций действий, но инструменты для обработки, разметки и улучшения этих материалов всё ещё остаются сырыми. Как пишет Tech.eu, стартап Macrodata Labs считает, что закрыть этот разрыв необходимо, иначе развитие ИИ‑роботов будет тормозиться.

Компания недавно вышла из режима скрытой разработки и показала Refiner. Это open-source фреймворк и облачная платформа для работы с робототехническими датасетами. Инструмент должен превращать «сырые» данные из физического мира в более пригодные для обучения наборы. Параллельно стартап привлёк 4 млн $ в раунде pre-seed в июне этого года. Деньги пойдут на создание инфраструктуры так называемого robotics data loop.

Macrodata Labs основали Guilherme Penedo и Hynek Kydlíček. Ранее они работали в команде, создававшей несколько крупных open LLM‑датасетов в Hugging Face. Среди них FineWeb, FineWeb2, FinePDFs и FineTranslations. Эти наборы использовали команды NVIDIA, Google, AI2 и Z.ai, а также проекты обучения моделей вроде Open-R1 и SmolLM. Penedo также участвовал в команде, работавшей над моделью Falcon.

По словам Penedo, работа с масштабными датасетами показала простую вещь: прогресс ИИ зависит не только от архитектуры моделей и вычислительных ресурсов. Огромную роль играет инфраструктура для сбора, преобразования и анализа данных. В робототехнике задача ещё сложнее. Данные из физического мира занимают больше места, часто оказываются разрозненными и гораздо труднее превращаются в наборы, пригодные для обучения моделей.