Mbodi Demonstrará Treinamento de Robôs Movido por IA no TechCrunch Disrupt 2025

Mbodi will show how it can train a robot using AI agents at TechCrunch Disrupt 2025

Pontos principais

  • Mbodi fundada por ex-engenheiros do Google Xavier Chi e Sebastian Peralta.
  • Plataforma híbrida de nuvem-para-borda usa vários agentes de IA para treinar robôs por meio de prompts de linguagem natural.
  • Sistema divide as solicitações do usuário em subtarefas, permitindo uma adaptação mais rápida de robôs para picking e embalagem.
  • Ganhou a competição de startups de IA da ABB Robotics e se associou a uma empresa de robótica suíça posteriormente adquirida pela SoftBank.
  • Atualmente está pilotando a tecnologia com uma empresa de bens de consumo da Fortune 100.
  • Apresentará a solução no TechCrunch Disrupt 2025 em São Francisco (27-29 de outubro).
  • Planeja implantações mais amplas a partir de 2026.

Mbodi, uma startup de software de robótica fundada por ex-engenheiros do Google Xavier Chi e Sebastian Peralta, demonstrará seu sistema de nuvem-para-borda que usa vários agentes de IA para treinar robôs por meio de prompts de linguagem natural no TechCrunch Disrupt 2025 em São Francisco. A plataforma divide as solicitações do usuário em subtarefas, permitindo uma adaptação mais rápida para tarefas como picking e embalagem. Mbodi, lançada em 2024, anteriormente ganhou a competição de startups de IA da ABB Robotics e se associou a uma empresa de robótica suíça posteriormente adquirida pela SoftBank. A empresa agora está pilotando a tecnologia com um cliente de bens de consumo da Fortune 100 e visa uma implantação mais ampla em 2026.

Visão da Mbodi para um Treinamento de Robôs mais Inteligente

Mbodi foi fundada por Xavier Chi e Sebastian Peralta, engenheiros que anteriormente trabalhavam no Google. Enquanto estavam no Google, eles reconheceram que os avanços na inteligência artificial estavam se movendo em direção a aplicações físicas, mas não havia uma maneira eficiente de treinar robôs para novas tarefas dinâmicas. Sua resposta é uma plataforma híbrida de nuvem-para-borda que se integra a pilhas de robótica existentes e depende de uma rede de agentes de IA que se comunicam para coletar as informações necessárias para um treinamento de robô rápido.

Como a Plataforma Funciona

O sistema aceita prompts de linguagem natural dos usuários. Uma vez que uma solicitação é recebida, o software da Mbodi decompoem a solicitação em subtarefas menores. Cada agente de IA lida com uma parte do problema, coletando dados, gerando instruções ou refinando movimentos. Ao dividir e conquistar, os agentes aceleram o loop de aprendizado, permitindo que os robôs se adaptem a tarefas como picking, embalagem ou operações mais complexas sem uma reprogramação extensiva.

Principais Marcos e Parcerias

Desde seu lançamento em 2024, a Mbodi se concentrou no segmento de picking e embalagem. A startup ganhou reconhecimento ao vencer a competição de startups de IA da ABB Robotics, o que garantiu uma parceria com uma organização de robótica suíça que foi posteriormente adquirida pela SoftBank. Construindo sobre esse momentum, a Mbodi está atualmente realizando uma implantação de prova de conceito com uma empresa de bens de consumo e produtos da Fortune 100, abordando o desafio de configurações de embalagem constantemente em mudança que tornam a reprogramação tradicional de robôs impraticável.

Apresentação no TechCrunch Disrupt

A Mbodi apresentará sua tecnologia como finalista no Top 20 Startup Battlefield no TechCrunch Disrupt 2025, realizado em São Francisco de 27 a 29 de outubro. O evento dará à empresa um palco para demonstrar como sua estrutura de agente de IA pode reduzir o tempo e o esforço necessários para treinar robôs para novas tarefas, posicionando a Mbodi como uma alternativa prática a soluções de laboratório de pesquisa.

Perspectiva Futura

Os fundadores enfatizam que a Mbodi não é um laboratório de pesquisa; eles visam entregar um sistema de produção pronto que funcione de forma confiável em escala. Embora a empresa planeje implantações mais amplas em 2026, seu foco imediato é refinar a plataforma por meio de casos de uso do mundo real e expandir parcerias em toda a indústria que exija soluções robóticas flexíveis e adaptáveis.

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