퀀스타 제로 시리즈와 데이터 수집 효율 2.33배 향상

로봇 한 대를 학습시키기 위해 수천만 원대 본체를 여러 대 구입하고 관리하는 비용과 시간 부담을 어떻게 해결할 수 있을까. 2023년 설립된 중국 엑스스퀘어로봇(X SQUARE ROBOT)은 로봇 본체 없이 데이터를 수집하는 퀀스타 제로(QUANXTA Zero) 솔루션을 발표했다.

퀀스타 제로 시리즈는 구성 요소에 따라 세 가지 라인업으로 나뉜다. 퀀스타 제로-G0는 VR 헤드셋, 백팩, 듀얼 그리퍼(집게 모양의 로봇 손)로 구성된다. 퀀스타 제로-G1은 헤드밴드와 듀얼 그리퍼를, 퀀스타 제로-E0는 헤드밴드만 제공한다.

퀀스타 제로 솔루션을 도입하면 기존 원격제어 방식보다 데이터 수집 효율이 2.33배 향상된다. 로봇 본체라는 물리적 제약을 제거해 수집 비용을 낮추고 속도를 높인 결과다.

모델 요구사항 기반의 역설계와 WUM 아키텍처 통합

엑스스퀘어로봇은 데이터를 수집한 후 모델 학습에 맞지 않아 재작업하는 낭비를 줄이기 위해 임바디드 모델과 로봇 본체 업체가 참여하는 역설계 방식을 도입했다. 모델 학습 요구사항을 먼저 정의하고 이에 맞춰 데이터 수집 솔루션을 설계한 업계 첫 사례다.

수집 장치는 엑스스퀘어로봇의 원스톱 데이터 서비스와 연계된다. 이 서비스는 데이터 수집부터 정제, 자동 라벨링, 품질 제어, 데이터 증강까지 전 과정을 처리하며, 수집된 데이터를 모델 학습에 즉시 사용할 수 있는 자산으로 변환해 본체 추론 테스트까지 지원한다.

학습 모델은 비전, 언어, 행동을 단일 네트워크로 통합하는 WUM 아키텍처를 기반으로 한다. 엑스스퀘어로봇이 발표한 WALL-B는 이 WUM을 적용해 기존 모듈형 설계의 정보 손실을 제거하고 멀티모달 융합(여러 형태의 데이터를 동시에 처리하는 기술)을 구현했다.

이제 실무자는 하드웨어 규모가 아닌, 모델 학습 요구사항에 맞춘 데이터 설계 방식을 통해 비용을 절감하고 성능을 높일 수 있다.