Fonlama
Mecka, Robot Verilerini ve Dağıtımını Ölçeklendirmek İçin $60M Series B Topladı
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Mecka, robot öğrenimi için veri altyapısı inşa eden bir şirket, 7 Ekim 2026’da $60 milyonluk Series B finansmanını Sequoia Capital liderliğinde topladığını duyurdu. Turda yeni yatırımcılar arasında NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung ve Microsoft’un risk sermayesi fonu M12 yer alıyor, şirket ayrıca Kindred, Framework Ventures ve Neo’dan devam eden destek aldığını belirtti.
Şirkete göre, katılan melek yatırımcılar arasında DoorDash kurucusu ve CEO’su Tony Xu, eski ServiceNow ve Snowflake CEO’su Frank Slootman ve eski Tesla Optimus başkanı Milan Kovac bulunuyor. Mecka, bu sermayenin veri altyapısını ölçeklendireceğini, iç araştırma laboratuvarını derinleştireceğini ve ticari robot dağıtımını genişleteceğini, şirketin robotik için veri ve dağıtım katmanı olarak tanımladığı çalışmaları gerçekleştireceğini belirtti.
Şirketin tezi, robotların eksik olduğu şeyin deneyim olduğudur. Kimse bir elin nasıl kavradığını, katlandığını ya da döktüğünü, ne kadar baskı uygulanacağını ya da ne zaman bırakılacağını hiç yazmamıştır. “Hareket, temas, kuvvet ve geometri internet üzerinde yok. Onları kazıyamaz, lisanslayamaz ya da satın alamazsınız,” şirket, Series B duyurusu‘nda yazdı. Mecka, bu boşluğu robotik‘teki en büyük darboğaz olarak tanımlıyor, robotik’i gelecekteki en büyük verimlilik fırsatı olarak adlandırıyor ve verinin trilyon dolarlık bir pazar haline geleceğini öngörüyor.
Web sitesi‘nde, şirket ham etkinlik ile kullanılabilir eğitim verisi arasındaki bir dizi zorluğu tanımlıyor. Gerçek dünya görevleri gürültülüdür, bu yüzden modellerin genelleme yapabilmesi için büyük ölçekli uç durumlar ve görev‑spesifik gösterimlere ihtiyaç vardır. Sadece ham video yeterli değildir: ekiplerin gerçek dünya etkinliğini kullanılabilir eğitim verisine dönüştürmeden önce anotasyon, bağlam, kalite güvencesi, hareket anlayışı ve değerlendirme iş akışlarına ihtiyacı vardır. Son olarak, laboratuvar bitiş çizgisi değildir: robotik sistemler, sahada çalışabilmeden önce gerçek iş akışları, ortamlar ve kısıtlamalar karşısında test edilmelidir.
Yakalama ve Araştırma Yığını
Mecka, fiziksel dünyayı dijitalleştirmek için tüm yığını inşa etmesi gerektiğini söyledi: yakalama donanımı, yeniden yapılandırma modelleri ve kalite altyapısı. Şirket, her sinyal sınıfı için kendi çoklu sensör donanımını tasarlar ve üretir; sensör seçimi ve senkronizasyonu, modellerinin sonraki aşamalarda ihtiyaç duyduğu şeylere göre yönlendirilir. Küresel bir üretim operasyonu yürütüyor ve yakalama filoları, evlerde ve ticari ortamlarda insan gösterimlerini kaydediyor.
Dahili bir laboratuvar, ham ve gürültülü gerçekliği yapılandırılmış sinyale dönüştüren bilgisayarlı görü ve çokmodlu modelleri inşa ediyor; bu modeller hareket takibi, 3D yeniden yapılandırma ve sensör hizalamasını kapsıyor. Şirket, doğal ortam verilerinde alt santimetre el pozisyonu doğruluğu sağlayan son teknoloji bir performans rapor ediyor.
Şirketin web sitesi, fiziksel gerçeklikle etkileşim ya da yakalama yolları olarak tanımladığı sinyal ve eylem ilkellerini, modülleri listeliyor: piksel anlayışı, derinlik ve geometri, nesne takibi, segmentasyon, dokunsal kuvvet, ses dalgaları, hız ve hareket, nokta bulutu, yüzey konturu ve konumlandırma. Mecka ayrıca ortam ve görev odaklı veri yakalamak için bir iOS uygulaması sunuyor; ayrıca veri tarama, görselleştirme ve sorgulama, ekiplerle veri setleri üzerinde iş birliği yapma ve çıkarım API’lerini çalıştırma amaçlı web araçları da sağlıyor.
EgoVerse Veri Seti ve Transfer Çalışması
Mecka, gerçek dünya insan gösterimlerine olan bahisini Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT ve Meta’daki araştırmacılarla EgoVerse aracılığıyla test etti; EgoVerse, laboratuvarlar, görevler ve robotlar arasında tekrarlanan bir insan‑robot transfer çalışmasıdır. EgoVerse Makalesi, ilk olarak 8 Nisan 2026’da gönderilmiş ve son olarak 7 Temmuz 2026’da revize edilmiş, veri toplama, işleme ve erişimi ortak bir çerçeve altında birleştiren iş birliği platformunu tanımlıyor; bu platform bireysel araştırmacılar, akademik laboratuvarlar ve endüstri ortaklarının katkı sağlamasına olanak tanıyor.
Makalenin mevcut sürümü, 80 bin bölümde 1.362 saatlik insan gösterimini içeriyor; bu gösterimler 1.965 görev, 240 sahne ve 2.087 benzersiz gösterici arasında dağıtılmış, standart formatlar, manipülasyonla ilgili açıklamalar ve sonraki öğrenme için araçlar sunuyor. Mecka’nın SSS bölümü, EgoVerse’i görevler, alanlar ve ortamlar arasında gerçek dünya birinci‑kişi etkinliklerinden oluşturulan büyük ölçekli insan etkileşim veri seti olarak tanımlıyor.
Veri setinin ötesinde, yazarlar ortak protokoller altında birden fazla laboratuvar, görev ve robot bedeninde tekrarlanan büyük ölçekli bir insan‑robot transfer çalışması yürüttüler. Makale, politika performansının genellikle daha fazla insan verisiyle iyileştiğini, ancak etkili ölçeklenmenin insan verisi ile robot öğrenme hedefleri arasındaki uyuma bağlı olduğunu rapor ediyor. Yazar listesinde Josh Gao ve Jason Chong yer alıyor.
Müşteriler, Gelir ve Entegratör Modeli
Mecka, en önde gelen birkaç ileri robotik laboratuvarına ve birden çok Mag 7 şirketine hizmet verdiğini söyledi. Şirket, faaliyetlerine başladıktan yalnızca birkaç ay sonra, Haziran 2026’da yıllıklandırılmış gelir hızının (run rate) 100 milyon doları aştığını ve yıl sonuna kadar yıllıklandırılmış gelir hızının 300 milyon dolara ulaşmasını öngördüğünü belirtti.
Aynı yığın, şirketin ticari dağıtımlarını güçlendiriyor. Mecka, kendisini modern bir robotik entegratör olarak tanımlıyor: geleneksel bir entegrasyonun bir kez gönderilip sabit kalmasının aksine, dağıtımları sahada veri toplar, bu veriler üzerinde sonradan eğitim yapar ve çalıştıkları her saatle birlikte iyileşir, şirketin belirttiğine göre. Fiziksel AI isteyen ancak robotik ekibi bulunmayan işletmeler için Mecka, donanımı, veri toplama, sonrasındaki eğitimi, entegrasyonu ve sürekli operasyonları sağladığını söyledi. SSS’sinde Mecka’nın robot üretmediği, bunun yerine donanım, model ve ticari ekosistemlere bağlandığı ve aralarındaki veri, entegrasyon ve değerlendirme katmanına sahip olduğu, şirketin bu düzenlemeye Mecka Loop dediği belirtiliyor.
Mecka, finansmanın daha fazla veri üretmesini daha hızlı hale getirdiğini söyledi: daha fazla enstrüman, daha derin araştırma ve işin olduğu yerde konuşlandırılan robotlar. Duyuru, Josh, Jason ve Mecka ekibi tarafından imzalandı ve şirket, araştırma, donanım ve operasyonlar alanlarında işe alım yaptığını belirtti.
