NomadicML, 120억 원 투자 유치로 AI 비주얼 관리 혁신 가속화

NomadicML Inc.이 840만 달러(약 120억 9,600만 원)의 초기 자금을 유치했다고 발표했다. 이는 자율 로봇과 차량의 비디오 데이터 관리 문제를 해결하기 위한 것으로, TQ Ventures가 주도하고 Pear VC, 제프 딘 및 OpenAI Group PBC 및 구글(DeepMind)의 여러 임원이 엔젤 투자자로 참여했다.

이 스타트업은 로보틱스와 자율 차량 개발자들을 위해 대량의 비디오 데이터를 관리하는 플랫폼을 개발했다. 이러한 회사들은 실제 환경에서 자율성을 높이기 위한 '물리적' 인공지능 모델 개발에 박차를 가하고 있지만, 매일 생성되는 테라바이트 이상의 데이터를 효과적으로 관리하기 어려워한다. 수천 대로 구성된 차량이나 로봇의 함대에서 생성되는 이런 데이터는 보통 비디오 아카이브로 보관되지만, 수작업으로 검토하여 레이블을 붙이기에는 방대한 양이다.

이 문제는 모델 개발을 저해하는 요소가 되고 있다. 예를 들어, 자율 차량 모델은 건설 구역에서의 운행 같은 위험 상황에 대한 데이터를 필요로 한다. 그러나 수많은 저장 파일 중 필요한 자료를 찾는 것은 '건초 더미에서 바늘 찾기'와 같다. 노매딕의 공동 창업자 겸 최고경영자인 무스타파 발은 "팀들은 비디오와 센서 데이터라는 금광 위에 앉아 있지만, 대부분은 훈련 신호로 사용되지 않고 있다"고 말했다.

노매딕의 솔루션은 방대한 비디오 데이터를 기업에 적합한 인공지능 훈련 데이터로 전환하는 '비주얼 데이터 엔진'이다. 이 시스템은 컴퓨터 비전 모델을 활용해 관련 비디오를 찾기 쉽게 저장한다. 엔지니어는 자연어로 조회해 필요한 비디오 자료를 단 몇 초 만에 확인할 수 있다. 최고기술책임자 바룬 크리쉬난에 따르면, 이 시스템은 단순한 데이터 레이블링 도구를 넘어서는 '에이전틱 추론 시스템'으로, 비디오 내의 맥락과 행동을 파악해 찾고자 하는 자료를 제공한다.

이번 자금은 노매딕이 플랫폼을 확장하고, 데이터 아카이브에 넘치는 로보틱스 팀의 수요를 충족하는 데 쓰일 것이다. TQ Ventures의 공동 창업자인 앤드류 마크스는 "물리적 AI 분야는 실제 환경에서 빠르게 배울 수 있는 팀이 주도할 것"이라며 "노매딕은 로보틱스와 자율 차량 개발자들에게 그들의 데이터를 이해할 수 있는 가장 실용적인 방법을 제공하고 있다"고 말했다.