피겨, 로봇 훈련 데이터 플랫폼 인덱스 공개

AI 로봇 기업 피겨(Figure)가 실제 작업 영상을 모아 휴머노이드 로봇 학습에 쓰는 플랫폼 인덱스(Index)를 공개했다. 이용자가 집이나 사업장에서 수행하는 작업 영상을 올리면 보상을 받고, 피겨는 이를 로봇 훈련 데이터로 활용하는 구조다.

피겨가 인덱스를 iOS와 안드로이드 플랫폼에 출시했다고 텐센트 테크놀로지는 보도했다. 인덱스는 현재 108개국에서 다운로드 26만4000건 이상, 주간 활성 사용자 4만4000명 이상, 영상 업로드 1600만건 이상을 기록했다.

피겨는 데이터 기여자를 크리에이터로 부른다. 크리에이터는 실제 환경에서 수행한 작업 영상을 제출하고 보상을 받는다.

회사는 지금까지 크리에이터에게 1500만 달러(약 207억원) 이상을 지급했다. 로봇 기업이 자체 장비를 현장에 대량 배치하기 전에 사람의 행동 데이터를 먼저 넓게 확보하려는 방식이다.

인덱스의 핵심은 로봇이 인터넷 문서나 이미지가 아니라 물리 세계의 행동을 학습해야 한다는 문제의식이다. 피겨는 로봇 학습에 필요한 현실 세계 기반 훈련 데이터 체계를 구축하겠다는 목표를 제시했다.

회사는 인덱스를 통해 전 세계 이용자로부터 실제 작업 데이터를 모으고 있다고 밝혔다. 휴머노이드 로봇 학습에 필요한 데이터를 현실 공간에서 확보하려는 시도다.

피겨는 다운로드 수와 주간 활성 사용자, 영상 업로드 규모를 인덱스의 주요 지표로 제시했다. 단순한 플랫폼 공개를 넘어 데이터 수집망 자체를 로봇 개발의 기반으로 삼겠다는 구상이다.

로봇 업계에서 실제 환경 데이터는 상용화 논쟁의 중심에 있다. 텍스트·이미지 기반 인공지능은 공개 웹 데이터를 대규모로 학습할 수 있지만, 휴머노이드 로봇은 물체를 잡고, 놓고, 미끄러지고, 다시 시도하는 물리적 시행착오를 배워야 한다.

본지도 앞서 고품질 훈련 데이터가 로봇 산업의 핵심 자산으로 부상했다고 전한 바 있다. 실제 조작과 이동, 접촉, 실패 과정이 담긴 데이터는 하드웨어와 대형모델이 보편화된 뒤에도 쉽게 복제하기 어려운 자산으로 꼽힌다.

통상 휴머노이드 로봇 개발은 하드웨어 성능, 제어 소프트웨어, 학습 데이터가 함께 맞아야 속도를 낼 수 있다. 이 가운데 데이터는 로봇이 마주치는 공간 구조, 조명, 물체 위치, 사람의 움직임 같은 변수를 담아야 해 실험실 환경만으로는 충분하지 않다는 평가가 많다.

피겨의 접근은 로봇 하드웨어 경쟁과 별개로 데이터 수집망 자체가 경쟁 요소가 될 수 있음을 보여준다. 다만 인덱스 데이터가 실제 로봇 성능 향상으로 어느 정도 이어지는지는 회사가 공개하는 검증 결과를 통해 확인해야 한다.

피겨는 향후 12개월 동안 데이터와 컴퓨팅 자원에 10억 달러(약 1조3830억원) 이상을 투입할 계획이라고 밝혔다. 이번 발표로 확인된 내용은 인덱스 출시와 이용 규모, 보상 지급액, 데이터·컴퓨팅 투자 계획이다.