中 시냅패스AI, '인간 동작영상 기반 로봇 학습' 데이터 엔진 발표

▲중국 시냅패스AI가 CVPR 2026에서 '로보휠-실제 인간 동작 영상 기반 로봇 학습 데이터 엔진(RoboWheel: A Data Engine from Real-World Human Demonstrations for Cross-Embodiment Robotic Learning)'이라는 연구논문을 발표했다. (사진=중국로봇망)

중국 기업이 로봇의 학습을 위한 새로운 기술을 발표해 세계 학계의 주목을 받았다.

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중국 로봇 전문 포털 중국로봇망에 따르면 중국 시냅패스AI(Synapath AI, 枢途科技)가 칭화대, 홍콩중문대와 공동으로 세계적 학술대회인 CVPR 2026에서 '로보휠-실제 인간 동작 영상 기반 로봇 학습 데이터 엔진(RoboWheel: A Data Engine from Real-World Human Demonstrations for Cross-Embodiment Robotic Learning)'을 발표했다. 논문은 로봇이 실제 인간의 동작에서 직접 학습할 수 있도록 하는 엔드투엔드 데이터 엔진을 제안한다.

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CVPR은 컴퓨터 비전 분야의 세계 최고 학술대회로 꼽히며 구글 학술대회 논문 발표 순위에서 컴퓨터 과학 분야 세계 1위인 학술대회다. 논문 작성에 참여한 시냅패스AI는 2024년 중국 선전에서 설립된 이래 멀티모달 임바디드 인텔리전스 데이터 수집 및 모델 기술 개발에 주력해왔다.

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이 기술은 실제 사람이 조작하는 영상을 임바디드 데이터로 변환하는 기술 로드맵이란 점에서 주목받고 있다.

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최근 실제 환경에서 구현되는 AI 적용 과정에서 업계가 직면한 핵심 과제 중 하나가 높은 로봇 데이터 수집 비용이다. 데이터의 이질성도 문제다. 로봇 본체, 로봇핸드, 로봇팔, 다양한 응용 현장 간 데이터 사일로가 심각하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 데이터 엔진은 실제 상황 녹화 영상, 온라인 비디오, 공개 데이터셋 등 인간의 시연 소스를 활용해 여러 개체에서 활용할 수 있는 상호작용 데이터로 변환시킨다.

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이 데이터 엔진을 활용해 개발진은 업계 최초로 실제 인간의 동작 영상에서 추출한 임바디드 멀티모달 학습 데이터 리소스인 HORA(Hand-Object to Robot Action) 데이터세트를 오픈소스로 공개했다.

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HORA는 최근 올해의 임바디드 인텔리전스 데이터 세트 톱10에 선정되는 등 높은 평가를 받고 있다. 15만 개의 동작 궤적을 포함한 이 데이터세트는 밀리미터 수준의 정밀도를 달성하면서 촉각 신호도 통합시켰다. 자체 수집 데이터, 모션 캡처 데이터, 기존에 공개된 HOI 데이터를 로봇 학습에 특화된 단일 데이터 표시 방식으로 통합시켰다.

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시냅패스AI는 상호작용 데이터 확보의 장벽을 낮추면서 로봇 데이터를 보다 폭넓은 상호작용 생태계에 통합해 향후 다양한 산업 분야에서 AI를 접목하는 데 주력할 계획이다.

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유효정 기자 robot3@irobotnews.com

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