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엔비디아가 로봇 학습에 필요한 데이터 제작 비용을 최대 125분의 1 수준으로 낮출 수 있는 오픈 모델 제품군 '플로라(Flora)'를 공개했다. 사람과 로봇의 작업 영상을 분석해 동작과 시간, 작업 성공 여부, 실패 원인 등을 자동으로 기록하는 모델로, 고품질 데이터 확보에 드는 비용과 시간을 줄여 로봇 파운데이션 모델 개발과 물리적 AI 연구를 가속한다는 목표다.

엔비디아는 20일(현지시간) 플로라를 공개하고, 모델 가중치를 허깅페이스에 배포했다.

플로라는 엔비디아의 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델 'GR00T'를 학습하는 데 실제로 활용하는 데이터 엔진이다. 512개의 'GB300' GPU 서버를 활용해 하루 최대 20만 시간 분량의 영상을 처리할 수 있다.

로봇 파운데이션 모델을 학습하려면 단순한 영상뿐 아니라 각 동작이 언제 발생했는지, 작업이 얼마나 잘 수행됐는지, 어디서 실패했는지 등을 설명하는 정밀한 데이터가 필요하다. 지금까지는 사람이 직접 영상을 분석하거나 비용이 높은 대형 멀티모달 모델 API를 이용하는 경우가 많아 대규모 데이터 확보에 한계가 있었다.

플로라는 이런 과정을 자동화하기 위해 세 가지 모델로 구성됐다. '플로라-템프세그(Flora-TempSeg) 9B'는 영상에서 작업과 하위 동작이 발생하는 구간을 구분한다. '플로라-캡셔너(Flora-Captioner) 27B'는 각 구간에 시간 정보가 포함된 동작 설명을 생성한다. '플로라-리워더(Flora-Rewarder) 27B'는 동작의 품질과 진행 상황을 평가하고, 작업의 성공 여부와 실패 원인을 분석한다.

로봇이 물체를 집는 영상을 입력하면 플로라는 집기 동작이 언제 시작됐는지, 물체를 제대로 잡았는지, 어느 단계에서 미끄러지거나 실패했는지 등을 기록할 수 있다. 사람의 시점에서 촬영한 영상과 로봇의 작업 영상 모두 처리할 수 있어 다양한 환경에서 수집한 데이터를 학습에 활용하기 쉽다.

이렇게 생성된 데이터는 로봇 모델의 사전 학습부터 강화학습, 실제 배포 환경의 성능 평가까지 폭넓게 쓰인다. 시간 정보가 포함된 캡션은 사전학습 데이터의 필터링과 균형 조정에 활용할 수 있고, 단계별 보상 점수는 강화학습 사후학습 과정에서 동작을 개선하는 데 도움을 준다. 작업 결과에 대한 보상과 실패 원인 분석은 실제 환경에서 로봇의 수행 능력을 모니터링하는 데 쓰인다.

엔비디아는 내부 평가에서 플로라가 고성능 상용 모델에 맞먹는 데이터 주석 품질을 보였다고 밝혔다. 50개 에피소드를 대상으로 한 자체 평가에서는 플로라가 57.1%를 기록해 'GPT-6 아스트라'의 최대 추론 노력 설정 결과인 53.7%를 앞섰다.

세부 벤치마크에서는 결과가 엇갈렸다. 사람의 작업 영상에 대한 동작 구간 분할 성능은 플로라가 앞섰지만, 로봇 영상 일부 평가 항목에서는 아스트라가 더 높은 점수를 기록했다.

보상 평가에서도 차이를 보였다. '로보리워드(RoboReward)' 벤치마크에서 플로라의 평균절대오차(MAE)는 40.0으로, 아스트라의 55.4보다 낮았다. 오류가 발생한 사례를 찾아내는 능력을 평가하는 '덴스리워드벤치(DenseRewardBench)'에서는 플로라의 실패 탐지 재현율이 53.3%를 기록했다. 엔비디아는 이러한 성능을 바탕으로 플로라가 로봇 학습 데이터의 품질 관리와 평가 자동화에 활용될 수 있다고 설명했다.

비용 측면에서도 차이를 강조했다. 엔비디아가 제시한 추정치에 따르면 GB300 GPU 8개를 시간당 10달러씩 사용하는 조건에서 플로라의 영상 처리 비용은 원본 영상 1시간당 약 0.72달러다.

반면 GPT-6 아스트라를 최대 추론 노력 설정으로 이용하면 같은 분량에 약 88.49달러가 들어간다. 플로라의 비용이 약 122~125배 저렴하다는 계산이다. 

모델 가중치는 허깅페이스의 엔비디아 플로라 저장소에서 이용할 수 있다. 공개 라이선스는 엔비디아의 비상업용 라이선스로, 연구 목적에 한정된다. 상업적 이용과 실제 제품 환경에서의 사용은 지원하지 않는다.

플로라가 생성하는 결과도 로봇을 직접 제어하는 명령이 아니라 데이터 주석과 평가를 위한 정보이며, 안전성을 판단하는 유일한 수단으로 사용해서는 안 된다는 설명이다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com