오픈AI(OpenAI)가 2021년 중단했던 로봇 프로그램을 재개하는 등 주요 AI 연구소들이 물리적 세계에서 작동하는 로봇 개발 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 하지만 대규모 언어모델(LLM)이 방대한 텍스트 데이터로 학습했듯이, 로봇 AI가 성공하려면 물리적 상호작용을 담은 고품질의 대규모 학습 데이터가 필수적입니다. 현재 이러한 데이터는 턱없이 부족하며, 유튜브 영상이나 일반인 촬영 영상은 로봇 학습에 필요한 정밀도가 떨어지는 한계가 있습니다.
이러한 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 스타트업 XDOF(엑스도프)가 7천만 달러(약 960억 원)의 투자를 유치하며 본격적으로 사업을 시작했습니다. XDOF는 로봇 학습에 필요한 데이터 수집 도구, 파이프라인, 주석(annotation) 시스템을 구축하여 최첨단 AI 연구소와 로봇 기업에 제공하는 것을 목표로 합니다. 공동 창업자이자 CEO인 필립 우(Philipp Wu)는 UC 버클리(UC Berkeley) 박사 과정 중 로봇이 대규모 데이터셋으로 기술을 학습하는 연구를 진행하며 데이터 부족의 심각성을 직접 경험했고, 이를 해결하기 위해 저비용 원격 조작 시스템인 GELLO 프로젝트를 개발하기도 했습니다. 현재 XDOF는 약 60명의 직원을 두고 있으며, 이미 여러 선도적인 AI 연구소를 포함한 20개 고객사와 협력 중이라고 밝혔습니다.
XDOF는 UC 버클리 AI 연구소와 협력하여 로봇 조작 데이터 13만 개, 시뮬레이션 300시간, 평가 100시간을 포함하는 역대 최대 규모의 고품질 로봇 학습 데이터셋인 ABC를 공개했습니다. 이 데이터는 티셔츠 접기, 상자 평평하게 만들기, 에어팟(AirPods) 케이스에 넣기 등 다양한 벤치마크 작업을 로봇이 학습하는 데 활용될 수 있습니다. XDOF는 실제 로봇을 원격 조작하여 데이터를 수집하는 방식부터, 인간이 일상 작업을 수행하는 모습을 웨어러블 센서로 기록하는 '자기중심적(egocentric)' 데이터까지 다양한 계층의 데이터를 확보할 계획입니다. 이는 수백 대의 로봇을 갖춘 대규모 시설을 유지하고 운영하는 것이 대부분의 AI 연구소에는 부담이 되기 때문에, XDOF가 이처럼 노동 집약적인 데이터 수집 및 관리 작업을 전문적으로 대행함으로써 로봇 AI 개발의 병목 현상을 해소하려는 전략입니다. 회사명 XDOF는 로봇이 수행할 수 있는 독립적인 움직임의 수를 나타내는 '자유도(degrees of freedom)'에서 착안했으며, '무한한 자유도'를 의미하는 'X'를 붙여 로봇 AI의 잠재력을 최대한 끌어내겠다는 포부를 담고 있습니다.