Raund tafsilotlari
Robototexnika startapi Eka Robotics 2026-yil 20-oktabrda $150 mlnlik Series A sarmoya raundini yopganini eʻlon qildi. TechCrunchʻning xabar berishicha, raundni Andreessen Horowitz (a16z) va F-Prime venchur fondlari birgalikda boshqardi, sarmoyadan keyingi (post-money) baholash esa $1,45 mlrdni tashkil etdi. F-Prime ham raundning birgalikdagi yetakchisi sifatida qatnashdi.
Kompaniyaga MIT professori Pulkit Agrawal va Google DeepMindʻning sobiq tadqiqotchisi Tuomas Haarnoja asos solgan. Agrawal MITʻda professorlik qiladi, Haarnoja esa Google DeepMindʻda tadqiqotchi boʻlib ishlagan — ikkalasi ham robototexnika va mashinaviy oʻrganish sohasida faoliyat yuritadi.
a16z 20-oktabrdagi rasmiy eʻlonida Series A raundini boshqarganini tasdiqladi va Pulkit Agrawal hamda Tuomas Haarnoja bilan hamkorlik qilayotganini bildirdi. Raund haqidagi xabar 20-oktabr kuni ham TechCrunchʻda, ham a16zʻning rasmiy sahifasida eʻlon qilindi — yaʻni tafsilotlar mustaqil nashr va yetakchi investorning oʻz bayonoti tomonidan bir kunda tasdiqlandi. Raundning a16z kabi yirik fond tomonidan boshqarilishi Ekaʻning texnik yondashuviga boʻlgan ishonchning koʻrsatkichi sifatida qayd etildi.
Vizual-kuch-harakat modeli
Ekaʻning texnik yondashuvi sohada keng tarqalgan vizual-til-harakat (VLA) modellaridan farq qiladi. Kompaniya vizual idrokni robot qisqichlaridan keladigan kuch teskari aloqasi bilan birlashtiruvchi vizual-kuch-harakat (VFA) modelini yaratdi. Bunda robot nafaqat nimani koʻrayotganini, balki ushlayotgan obyekt bilan jismoniy aloqada nimalar sodir boʻlayotganini ham hisobga oladi — masalan, obyekt sirpanishni boshlasa, ushlash harakatini darhol tuzatadi. Vizual-til-harakat modellarida robot koʻrgan narsasini koʻrsatma bilan bogʻlab harakat qilsa, Eka bu zanjirga uchinchi halqa — kuch sezish — qoʻshadi: qisqichlardagi kuch signallari obyektning holati haqida uzluksiz maʻlumot beradi, model esa shu maʻlumot asosida harakatni real vaqt rejimida moslashtiradi. Kuch teskari aloqasi robotga obyektni ezib yubormaslik yoki qoʻldan chiqarib yubormaslik uchun kerakli bosimni topishda yordam beradi — bu ayniqsa moʻrt yoki sirpanchiq buyumlar bilan ishlashda muhim.
Modelni oʻqitish usuli ham odatdagidan farqlanadi. Inson namoyishlaridan oʻrganish oʻrniga Eka fizika simulyatsiyasida mustahkamlovchi oʻrganish (reinforcement learning) qoʻllaydi: virtual robotlar turli vaziyatlarda koʻp marta mashq qiladi va xato holatlardan ham saboq oladi. Bu yondashuv inson koʻrsatishi mumkin boʻlgan cheklangan namoyishlar toʻplamidan kengroq tajriba beradi, chunki simulyatsiyada xavf-xatarsiz minglab ssenariylarni sinab koʻrish mumkin. Simulyatsiyada robot xavf-xatarsiz koʻplab ssenariylarni sinab koʻrishi mumkin, inson namoyishi esa vaqt talab qiladi va barcha xato holatlarni koʻrsatish qiyin — shu bois Eka inson omiliga bogʻliq boʻlmagan, masshtablanuvchi oʻqitish yoʻlini tanlagan.
Kompaniya maʻlumotlariga koʻra, tizim laboratoriya sharoitidagi induksiya va quti-saralash vazifalarida soatiga 1 500 tagacha terimga erishgan — bu inson koʻrsatkichidan qariyb 2,5 baravar tez, ishonchlilik esa 95% dan yuqori. Iqtisodiy koʻrsatkichlar ham diqqatga sazovor: Ekaʻning qisqich apparati $1 000 dan arzonga tushadi va 5 mln ish sikliga moʻljallangan. Arzon apparat va yuqori tezlik uygʻunligi texnologiyaning sanoat miqyosida qoʻllanilishi uchun muhim omil hisoblanadi.
Mutaxassislar bahosi
Kompaniya namoyishlari tajribali robototexniklarning eʻtirofiga sazovor boʻldi. UIUC professori Kris Hauser robotning qayta oʻqitilmasdan turib koʻplab obyektlarga moslashuvini alohida qayd etdi:
«Robotning qayta oʻqitilmasdan turib koʻplab obyektlarga moslashuvida wow factor bor», — dedi UIUC professori Kris Hauser.
Ismi oshkor etilmagan yetakchi laboratoriya robototexnigi esa bu lahzani robotlarning besh-oʻn yil avval ishonchli oyoqli harakatga erishgan payti bilan taqqosladi. Taqqoslashni bildirgan mutaxassisning ismi oshkor etilmagan — TechCrunch uni yetakchi laboratoriyalardan birining robototexnigi sifatida tilga oladi. Ikkala fikr ham Ekaʻning ommaviy namoyishlari munosabati bilan bildirildi va kompaniyaning VFA yondashuvi soha mutaxassislari orasida jiddiy qiziqish uygʻotganini koʻrsatadi.
Sinovlar va oldindagi vazifalar
Eka hozirda sanoat mijozlari bilan maxfiy pilot loyihalarni olib bormoqda. Sinovlar terish-joylashtirish (pick-and-place) va sim manipulyatsiyasi kabi amaliy vazifalarni qamrab oladi. Pilot loyihalarning maxfiy rejimda oʻtkazilayotgani kompaniyaning mijozlar roʻyxatini hozircha oshkor etmaslik qaroriga bogʻliq. Sinovlar doirasida terish-joylashtirish va sim manipulyatsiyasi vazifalari bajarilmoqda — ikkalasi ham robotning nozik jismoniy harakat qobiliyatini talab qiladigan amaliy jarayonlardir.
TechCrunchʻga koʻra, kompaniya oldida turgan asosiy vazifalar ikkita: laboratoriyada qayd etilgan yuqori koʻrsatkichni toʻliq ishlab chiqarish smenalari davomida barqaror saqlab qolish va modelning umumlashtirish qobiliyatini terish-saralashdan tashqari vazifalarda ham isbotlash. Umumlashtirish qobiliyati robotning bitta vazifada oʻrgangan koʻnikmalarini yangi obyekt va sharoitlarga koʻchira olishini anglatadi — Eka aynan shu xususiyatni qayta oʻqitishsiz namoyish etgani bilan mutaxassislar eʻtiborini tortgan.
