Startups setzen darauf, dass die Gig-Arbeitskräfte Indiens globale Roboter ausbilden können

Indiens Online-Lebensmittellieferdienstsektor hat sich in den letzten Jahren rasant ausgeweitet, was sich an den Börsengängen von Zomato und Swiggy sowie einem Anstieg von Cloud-Küchen ablesen lässt. Gleichzeitig sind On-Demand-Startups für Heimdienstleistungen wie Urban Company, Snabbit und Pronto an Popularität gewonnen.

Das in San Francisco ansässige Startup Human Archive nutzt dieses Wachstum, indem es Partnerschaften mit diesen Unternehmen eingeht, um Mitarbeitern Kopfhörer mit Kameras auszustatten. Diese Einrichtung erfasst egozentrische (First-Person-)Videodaten von Routineaufgaben, die zur Schulung von Robotern verwendet werden können.

Obwohl das Startup konkrete Partner nicht benennen wollte, bestätigte es, dass es mit Unternehmen aus den Bereichen Heimdienstleistungen, Hostels und Restaurants zusammenarbeitet, um egozentrische Daten zu sammeln. Es berichtet über mehr als 1.000 aktive Kopfhörer, die an verschiedenen Standorten eingesetzt werden.

Auf dieser Dynamik aufbauend kündigte Human Archive am Dienstag an, dass es 8,2 Millionen US-Dollar an Finanzierung von Wing Venture Capital, NVP Capital, Y Combinator sowie Angel-Investoren von OpenAI, Nvidia, Google, Mercor, AfterQuery, BAIR, SAIL, Brad Boa und Meta erhalten hat.

Das Unternehmen wurde von vier Studenten der Berkeley und Stanford gegründet: Samay Mani, Rushil Agarwal, Shloke Patel und Raj Patel (die beiden Letztgenannten sind Cousins). Alle vier verfügen über Forschungserfahrung in den Bereichen Robotik, Hardware und taktile Daten.

Der Start des Unternehmens spiegelt eine strategische Wette auf die Entwicklung der KI-Branche wider. Da Robotiklabore und führende KI-Unternehmen darum wetteifern, Maschinen zu entwickeln, die physische Aufgaben ausführen können, stehen sie vor einer erheblichen Hürde: dem Mangel an hochwertigen Trainingsdaten aus der realen Welt, die Menschen bei alltäglichen Arbeiten zeigen. Die Strategie von Human Archive basiert auf der Prämisse, dass Mitarbeiter in Indiens boomenden Gig-Economy einen ungenutzten, skalierbaren Quellen für diese kritischen Daten bieten.

Obwohl Human Archive mit mehreren Partnern zusammenarbeitet, gab das Startup bekannt, dass es von großen indischen Heimdienstleistungsfirmen wie Pronto und Urban Company für potenzielle Kooperationen abgelehnt wurde.

Diese Ablehnung wurde am vergangenen Wochenende öffentlich, als die indische Nachrichtenplattform Entrackr berichtete, dass Pronto aktiv nach Partnerschaften sucht, um Arbeitskräfte-Daten für das Robotiktraining zu sammeln, und dass Snabbit vor der Aufgabe des Projekts vorbereitende Gespräche mit Human Archive geführt hatte.

Der CEO von Urban Company, Abhiraj Singh Bhal, reagierte auf X und erklärte, dass das Unternehmen nicht an solchen Vereinbarungen teilnehmen werde. Patel erwiderte, dass Urban Company möglicherweise bald seine Haltung überdenken müsse, sonst riskiere es, aufgrund von Kundenabwanderung an Relevanz zu verlieren. Mitgründer Rushil Agarwal war direkter und postete, dass Pronto-Gründerin Anjali Sardana seinen Vorschlag als „dumm“ abgewiesen habe. Pronto bestätigte die Diskussionen, erklärte jedoch, dass es sich entschieden habe, nicht fortzufahren.

Auch andere Startups im ganzen Land sammeln egozentrische Daten aus verschiedenen Arbeitsumgebungen, einschließlich Fabriken. Um sich hervorzuheben, nutzt und entwickelt Human Archive zusätzliche Geräte, wie taktile Handschuhe, einen Full-Body-Motion-Capture-Anzug und Handgelenkkameras. Diese Werkzeuge erfassen Bewegungs- und taktile Kraftdaten, die synchron mit RGB-D-Farbbildern (Farbbilder gepaart mit Tiefeninformationen) abgeglichen sind und an KI-Labore verkauft werden. Das Startup argumentiert, dass Videodaten allein nicht ausreichen, aber ihre Kombination mit anderen Sensordaten den Wert erheblich steigert.

Raj Patel sagte gegenüber TechCrunch, dass sie beim Vorstellen des Projekts an andere Forscher auf egozentrische Daten stießen und versuchten, Video mit taktilen Kraftdaten zu kombinieren. Die Gründer diskutierten mit verschiedenen Laboren und stellten fest, dass der Markt für egozentrische und sensorbasierte Daten wuchs, was sie dazu veranlasste, ein Unternehmen um diese Gelegenheit herum aufzubauen.

Anfangs nutzte Human Archive provisorische Aufbauten oder Standardausrüstungen zur Datenerfassung. Jetzt entwickelt es maßgeschneiderte Hardware, die zusammenarbeitet, um verschiedene Datentypen zu erfassen. Derzeit sind mehr als 50 verschiedene Geräte im Einsatz, um diverse Datenpunkte zu sammeln.

„Um Daten zu erfassen, begannen wir mit iPhones, dann bauten wir unsere eigenen maßgeschneiderten Rigs und Kappen. Jetzt haben wir mehr als sieben verschiedene Hardwareprodukte, die wir austauschbar für verschiedene Modalitäten verwenden. Nach der Datenerfassung von verschiedenen Geräten arbeiteten wir an der Synchronisierung der Daten aus all diesen verschiedenen Quellen“, sagte er in einem Telefoninterview.

Das Unternehmen entwickelt Methoden, um KI-Modelle mit seinen Daten feinabzustimmen, und testet sie an Robotern, um die Effektivität der Aufgaben zu bewerten. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Startup, die Datenqualität gegenüber potenziellen Kunden zu demonstrieren und interne Modelle nachzuschulen.

Zach DeWitt, Partner bei Wing VC, erklärte, dass das Startup einen einzigartigen Vorteil bei der Sammlung von Daten aus mehreren Sensoren habe.

„Niemand anders auf der Welt war in der Lage, Headset-RGB-D, Kraftfeedback, Full-Body-Motion-Capture und synchronisierte Brust- und Handgelenkkameradaten im großen Maßstab zu synchronisieren und zu sammeln. Sie haben bereits internes Modelltraining mit diesen Daten durchgeführt, und jedes große Labor und jede Universität ist daran interessiert, Experimente damit durchzuführen, aufgrund der Neuheit der Sensoren und des Umfangs des neuen Datensatzes, den sie bald veröffentlichen“, sagte er gegenüber TechCrunch.

Datenerfassung in Indien und Expansionspläne

Trotz Ablehnungen durch große Akteure der Heimdienstleistungen ging Human Archive Partnerschaften mit kleineren Startups ein, um rabattierte Dienstleistungen anzubieten. Wenn ein Mitarbeiter in einem Zuhause ankommt, können Kunden über die App wählen: Bezahlen eines reduzierten Preises im Austausch für die Zustimmung zur Datenerfassung oder Bezahlen des vollen Preises für einen nicht aufgezeichneten Besuch.

Das Unternehmen zahlt Mitarbeitern einen Grundsatz von 1 US-Dollar pro Stunde für die Teilnahme an der egozentrischen Datenerfassung. Ein Bericht der Economic Times legt nahe, dass andere Unternehmen 250–400 Rupien pro Stunde (ca. 2,63–4,20 US-Dollar) zahlen. Patel erklärte, dass Wettbewerber mehr als Human Archive zahlen, aber dessen lokale Präsenz in Indien es ermöglicht, niedrigere Vergütungen aufrechtzuerhalten.

„Das Netzwerk von Human Archive bietet weltweit sofortige, flexible Verdienstmöglichkeiten und senkt die Hürde für die Teilnahme an der KI-Wirtschaft. Wir sehen dies als eine kritische Brücke, die unmittelbare Lebensgrundlagen finanziert, während sie die Infrastruktur für eine sicherere, produktivere Zukunft aufbaut“, sagte DeWitt.

Neben den Lohnzahlungen gibt es Datenschutzbedenken hinsichtlich der Datenerfassung durch Videoaufzeichnungen. Es bleibt unklar, welche Informationen Human Archive den Mitarbeitern darüber bereitstellt, wie ihre Aufnahmen verwendet werden. Das Unternehmen erklärte, dass seine Geschäftsverträge mit Indiens Digital Personal Data Protection (DPDP) Act übereinstimmen und eine Datenschutzerklärung zusammen mit Einwilligungsangaben anzeigen, die den Zweck der Datenerfassung und -verarbeitung detailliert beschreiben. Das Unternehmen behauptet, dass alle Daten anonymisiert sind, wobei Gesichter in Aufnahmen verwischt werden. Letzte Woche berichtete Moneycontrol, dass das indische Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie die Einwilligungsmechanismen und Datenerfassungspraktiken von Startups untersucht, die egozentrische Daten durch Heimdienstmitarbeiter sammeln.

Obwohl Human Archive hauptsächlich Daten in Indien sammelt, hat es begonnen, sich nach Südostasien und in die USA zu expandieren. Das Unternehmen baut auch eine Plattform auf, über die jeder an der Datenerfassung teilnehmen und Geld verdienen kann. Es zielt darauf ab, US-Kunden Dienstleistungen wie Reinigung oder Kochen im Austausch für die Datenerfassung durch teilnehmende Mitarbeiter anzubieten, obwohl diese Programme noch in frühen Pilotstadien sind.

Mehrere gut finanzierte Startups wetteifern darum, physische KI zu entwickeln. Dies erfordert enorme Mengen an Trainingsdaten, die Menschen bei der Arbeit zeigen, und Human Archive ist einer der Akteure, die um diese Nachfrage konkurrieren. Die Skalierbarkeit seines Ansatzes hängt von den Partnerschaften ab, die er eingeht, sowie der Einzigartigkeit und dem Umfang der Daten, die er sammeln kann, um die Bedürfnisse von Robotiklaboren zu erfüllen.