Embodied AI의 미래를 위한 1인칭 시점 비디오 데이터 수집 확장

인공지능이 물리적 세계에서 활동하는 Embodied AI로 진화함에 따라, 로봇의 시각을 반영한 1인칭(Egocentric) 비디오 데이터의 중요성이 커지고 있습니다. 기존의 고정된 3인칭 시점 데이터와 달리, 1인칭 데이터는 로봇이 실제 작업을 수행하며 마주하는 가변적인 환경과 미세한 동작 변화를 학습하는 데 필수적입니다. iMerit은 웨어러블 기술과 정교한 시나리오 설계를 통해 고품질의 1인칭 데이터를 수집하고, Ango Hub 플랫폼의 스켈레톤 툴 등을 활용해 정밀한 어노테이션을 제공합니다. 이러한 체계적인 데이터 구축은 휴머노이드 로봇이 복잡한 가사 노동이나 산업 현장의 작업을 정확히 이해하고 수행할 수 있게 하는 기반이 됩니다.