XDOF, startup especializada en datos para robótica, salió del stealth con una ronda de 70 millones de dólares liderada por Thrive Capital, Spark Capital, a16z, Lux y WndrCo. La compañía, fundada en octubre de 2024 por Philipp Wu, Fred Shentu y Nemo Jin, construye canalizaciones, herramientas de recolección y sistemas de anotación para que laboratorios de IA frontier y fabricantes de robots dispongan de datos de interacción física, un recurso escaso frente a la abundancia de texto que entrenó a los grandes modelos de lenguaje.
Wu explicó que el problema surgió durante su doctorado en UC Berkeley, cuando constató la ausencia de datos a escala para entrenar modelos fundacionales de robótica. Su proyecto previo, el sistema de teleoperación de bajo coste GELLO, permitió a otros equipos generar datos de entrenamiento y demostró la demanda latente del sector.
La empresa ya trabaja con 20 clientes, entre ellos varios laboratorios de IA frontier, y cuenta con unos 60 empleados. Como primer paso, se asocia con Berkeley AI Research para publicar ABC, la que considera la mayor colección de datos de entrenamiento robótico de alta calidad, con 130.000 trayectorias de manipulación, 300 horas de simulación y 100 horas de evaluaciones. El conjunto se ha utilizado para entrenar robots en tareas como doblar camisetas, aplanar cajas o colocar AirPods en su estuche.
XDOF operará en tres niveles de datos: teleoperación sobre el robot desplegado, teleoperación general con dispositivos como GELLO y datos egocéntricos captados con sensores corporales propios. Wu defendió el modelo intensivo en capital y personal porque replicarlo exige almacenes de cientos de metros cuadrados, cientos de robots, calibración y teleoperadores formados, una escala que la mayoría de laboratorios prefiere externalizar. El nombre XDOF es un juego con el concepto robótico de "grados de libertad".