自動運転車や物理的な環境で動作するロボットなどの自律型マシンの開発には、膨大な量の映像データが必要とされますが、その整理や分類は依然として人手に頼っているのが現状です。データ量が増えるほどスケーラビリティに問題が生じ、特に稀な事象であるエッジケースの特定は難しい課題でした。こうしたデータ活用の課題を解決すべく、CEO のムスタファ・バル氏と CTO のバルン・クリシュナン氏によって設立されたスタートアップ「Nomadic AI」が、840 万ドルのシード資金を調達しました。此次の資金調達は TQ Ventures が主導し、Pear VC や Google のジェフ・ディーン氏などが参加し、企業の評価額は 5000 万ドルとなりました。調達資金は顧客の増加とプラットフォームの改良に充てられます。 Nomadic AI のプラットフォームは、ビジョン言語モデルを採用することで、映像データを構造化された検索可能なデータベースへ変換します。これにより、自律システム開発者は fleet データを効率的にモニタリングでき、強化学習用の専用データセットを作成してモデルの反復速度を高めることが可能になります。同社が提供する機能の具体例として、警察官の誘導で赤信号を通過できるかどうかという判断や、特定の橋の下を走行した事例の抽出などがあり、コンプライアンス確認だけでなくトレーニングパイプラインへの直接統合を実現しています。すでに Zoox や三菱電機、Zendar などの企業が同社ツールを利用し、外部委託に比べて開発を大幅に加速させる効果を実感しています。 この分野では、従来のデータラベリング企業や NVIDIA がオープンソースモデルの提供を始めているほかです。しかし、クリシュナン氏は同社のツールを単なるラベラーではなく、条件を指定すると自律的に検索と文脈理解を行う「エージェント型推論システム」と位置付けています。TQ Ventures のパートナーであるシュスタ・タンジャー氏は、 Salesforce や Netflix が独自のインフラを構築せず専門サービスを利用するのと同様、自律車両企業がデータ処理基盤を内製化すれば本質的なロボット開発から注目が逸れると指摘します。創業者たちはハーバード大学時代から協力し、クリシュナン氏は国際チェス選手として有名です。今後は、レーザーライダーなどの非可視センサーデータの解析や、マルチモーダルなセンサーデータ統合などへの対応も目指しており、テラバイト単位の映像と巨大な AI モデルを処理して正確な知見を引き出すという難題に挑んでいきます。