네이버가 2차원 이미지부터 3차원 공간과 사람까지 한 번에 인식하는 범용 인코더를 공개했다. 소형 로봇에도 탑재할 수 있는 경량 인공지능(AI) 기술로 일상과 산업 현장의 AI 로봇 도입 문턱을 낮출 것으로 기대된다.
네이버랩스 유럽은 산업과 일상 환경에서 자율주행 로봇의 작업 효율을 높이는 범용 인코더 '디바인'을 23일 공개했다.
인코더는 로봇이 카메라와 라이다 등 센서로 수집한 데이터를 AI 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 장치다. 디바인은 여러 인코더의 기능을 하나로 통합해 이미지 이해와 공간·사람 인식 등 다양한 시각 AI 작업을 지원한다.
기존에는 위치 추정과 깊이 계산, 공간 이해, 사람 인식 등 작업별 AI 모델이 별도 인코더를 사용했다. 같은 입력 데이터를 여러 차례 처리하면서 메모리 사용량과 연산량이 늘어나는 문제가 있었다.
네이버랩스 유럽은 각 전문 인코더의 정보 처리 능력을 하나로 통합하는 '다중 교사 증류' 방식을 적용했다.
다중 교사 증류는 이미지와 공간, 사람 인식 등에 특화된 여러 교사 모델의 핵심 지식을 하나의 학생 모델에 이전하는 방식이다. 이를 활용하면 여러 대형 전문 모델을 각각 운용하지 않고도 다양한 작업을 처리할 수 있다.
디바인은 2차원 이미지 이해와 3차원 공간 재구성, 사람 인식 등을 각각 담당하는 인코더의 기능을 하나로 통합했다. 로봇에 여러 인코더를 따로 탑재하지 않아도 디바인 하나로 다양한 AI 작업을 수행할 수 있다.
실험 결과 여러 인코더를 탑재했을 때보다 인코더 메모리 사용량은 약 90% 줄었다. 인코딩 처리 속도는 최고 12배 빨라졌다. 로봇 시스템 전체의 메모리 사용량은 약 62% 감소했고, 처리 속도는 최고 4배 향상됐다.
기존 로봇용 AI 모델은 연산량이 많아 주로 서버나 고성능 컴퓨팅 장비에서 구동됐다. 디바인은 적은 메모리와 연산량으로 AI 기능을 실행할 수 있어 로봇 자체 장치에서 구동하는 온보드 환경의 활용도를 높였다.
네이버랩스는 고가의 무거운 연산 장치를 탑재하지 않아도 자율주행 AI 로봇을 운용할 수 있다고 설명했다.
이동환 네이버랩스 비전그룹 리더는 “전 세계적으로 피지컬 AI 상용화를 위한 로봇 두뇌 경량화가 주요 과제로 떠오르고 있다”면서 “디바인은 일상과 산업 현장의 AI 로봇 도입 문턱을 낮추는 데 기여할 것”이라고 말했다.
변상근 기자 sgbyun@etnews.com
