INSOL-HIGH는 2026년 8월 26일 일본에서 J-HRTI 시설 운영을 시작했다. J-HRTI는 Japan Humanoid Robot Training & Implementation의 약자로, 휴머노이드 로봇 훈련 데이터를 수집하고 소프트웨어의 의사결정을 실제 세계와의 움직임 및 상호작용에 연결하는 ‘물리적 인공지능’ 응용 분야를 개발하기 위한 시설이다.
이 시설은 J-HRTI 이니셔티브의 첫 번째 프로젝트이며, 면적은 약 1,400제곱미터다. 최대 40대의 휴머노이드 로봇을 수용할 수 있고, 실제 운영은 35대의 로봇으로 시작한다. 기사에 따르면 이 시설은 인간 작업자가 로봇을 조작하는 방식으로 데이터를 수집하며, 인공지능 모델 훈련에 사용할 수 있는 데이터 세트를 구축하는 것을 목표로 한다.
훈련 데이터는 어떻게 수집되는가?
시설은 세 개의 주요 구역으로 나뉜다. 첫 번째는 휴머노이드 로봇을 훈련하고 움직임 데이터를 수집하는 공간이며, 두 번째는 라벨링과 주석 작업을 통해 수집된 데이터를 사용 가능한 훈련 데이터로 변환하는 공간이다. 세 번째는 모델이 학습한 내용을 시험하고 실제 운영에 가까운 조건에서 작업을 수행할 수 있는지 검증하는 데 사용된다.
소개된 사례에는 AgiBot G1 및 AgiBot G2 로봇의 사용이 포함되며, 작업자들은 가상현실 안경을 착용하고 다양한 동작과 작업을 수행한다. 시나리오 중에는 컨테이너 옮기기, 손을 사용해 물체를 집거나 옮기기, 다양한 물품 분류하기 등이 있다. 또한 작업 구역 주변에 설치된 카메라를 통해 로봇의 움직임과 로봇과 환경 사이의 상호작용을 관찰하면서 추가 데이터가 수집된다.
이 과정은 이상적인 움직임을 기록하는 데만 그치지 않는다. 일부러 물건을 떨어뜨린 뒤 회수하는 상황도 포함해, 모델이 오류와 예기치 않은 조건에 대처하는 방법을 학습하도록 한다. 데이터가 기록된 뒤에는 움직임과 맥락의 세부 사항을 파악하기 위해 검토 및 라벨링을 거치며, 이후 학습과 시험 단계에서 사용할 수 있는 훈련 데이터로 변환된다.
실제로 무엇이 달라지는가?
이 이니셔티브의 중요성은 휴머노이드 로봇 훈련을 실험실에서 실제 작업 라인에 더 가까운 환경으로 옮기는 데 있다. 필요한 작업과 데이터는 운영 장소와 업무 특성에 따라 달라지므로, INSOL-HIGH는 대상 공정에 맞춰 데이터 수집을 시작한 뒤 필요에 따라 훈련 주제와 범위를 변경할 계획이다.
이러한 접근법은 작업 가능한 로봇을 개발하려면 소프트웨어 모델만으로는 충분하지 않으며, 현실적이고 다양한 상황에서 얻은 움직임 및 상호작용 데이터도 필요하다는 점을 보여준다. 또한 별도의 시험 구역이 있으면 사전에 프로그래밍된 움직임을 보여주는 데 그치지 않고, 훈련 이후 로봇의 성능을 데이터 수집 중의 행동과 비교할 수 있다.
제약과 남은 질문
기사에서는 사용되는 소프트웨어 모델, 예상 데이터 세트 규모, 다른 기관에 이 데이터를 제공할 일정과 같은 세부 사항을 설명하지 않는다. 따라서 공개된 정보만으로는 결과를 다른 공장이나 로봇에 얼마나 일반화할 수 있는지 단정할 수 없다. 그러나 40대의 로봇을 수용할 수 있는 시설의 운영은 오류 및 복구 데이터를 포함한 체계적인 데이터 수집을 일본의 휴머노이드 로봇 응용 분야 개발 과정의 중심에 놓는다.