네이버,로봇 뇌 개발성공,피지컬AI 로봇파운데이션모델 시장선점 노린다

네이버가 차세대 로봇 뇌 개발에 성공,피지컬AI 로봇 파운데이션모델 시장 선점에 나설수 있게 됐다.

네이버랩스 유럽은 산업과 일상 환경에서 자율주행 로봇의 작업을 한층 수월하게 해줄 이른바 로봇 뇌에 해당하는 유니버설(범용) 인코더 ‘디바인(DIVINE)’을 23일 공개했다.

네이버는 자율주행 로봇의 카메라,라이다,센서 등 모든 데이터수집 인식장치를 통합한 이른바 차세대 로봇 뇌 개발에 성공,AI 기반 자율주행 로봇의 작업 효율성을 획기적으로 높일수 있는 피지컬AI 로봇 파운데이션 모델 기술을 확보하는데 성공했다.

기존 자율주행 로봇은 주변 환경을 인식하고 다양한 작업을 처리하기 위해 여러 개의 AI 인코더를 함께 사용해 왔다. 인코더는 로봇이 카메라, 라이다(LiDAR) 등의 센서를 통해 수집한 데이터를 AI 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 장치를 말한다.

네이버랩스 유럽이 개발에 성공한 디바인은 이때 필요한 여러 인코더들을 하나로 통합한 범용 인코더로, 이미지 이해부터 공간 및 사람 인식까지 다양한 시각 AI 기능을 모두 지원, 차세대 로봇 뇌로 불리는 장치다.

기존 시스템의 경우 ▲위치 추정 ▲깊이 계산 ▲공간 이해 ▲사람 인식 등 작업마다 각각의 AI 모델이 별도의 인코더를 활용해 동일한 입력 데이터를 여러 번 중복 처리해 왔고, 이에 따라 메모리 사용량과 연산량이 과도하게 증가하는 문제점이 발생했다.

네이버랩스 유럽은 각 전문 인코더가 학습한 정보 처리 능력의 핵심을 하나의 인코더에 통합하는 ‘다중 교사 증류(multi-teacher distillation)’ 방식을 활용해 이 문제를 해결했다고 밝혔다.

네이버는 디바인을 통해 소형 로봇에도 고성능 AI를 탑재,일상·산업 현장 내 AI 로봇 도입 장벽을 낮추면서 피지컬 AI 핵심인 ‘로봇 파운데이션 모델’시장을 선점할 기회를 확보한 것으로 평가된다.

엔비디아 젠슨 황CEO가 네이버와 전략적 파트너쉽을 맺은 것은 네이버의 오랜 AI팩토리 데이터센터 운영경험과 로봇운영 노하우 때문인 것으로 알려졌다.

하이퍼클로버X 서비스 중단후 LLM모델 사업대신  AI비즈니스 피봇에 박차를 가해온 네이버의 버티컬 AI 사업모델이 서서히 AI팩토리와 휴머노이드기반 피지컬AI쪽으로 윤곽을 드러내고 있다는 평가다.

‘다중 교사 증류’는 이미지, 공간, 사람 인식 등 각 분야에 특화된 전문가 ‘교사’ 모델들로부터 핵심적인 지식만 추출해 하나의 ‘학생’ 모델에 이식하는 방식이다. 이렇게 만들어진 학생 모델을 활용하면, 여러 개의 대형 전문가 모델을 두지 않고도 다양한 분야를 두루 처리할 수 있다.

예컨대 디바인의 경우, 2D 이미지 이해와 3D 공간 재구성, 사람 인식 등을 각각 전문으로 처리하는 여러 인코더의 기능을 하나로 응축한 것이다. 따라서 로봇에 여러 개의 서로 다른 인코더를 탑재할 필요 없이 디바인 하나만으로 다양한 AI 작업을 수행할 수 있다.

이에 따라 비싸고 무거운 연산 장치를 갖춘 대형 하드웨어가 없어도 ‘빠르고 똑똑한 뇌’인 디바인을 장착하면 스스로 상황을 파악해 다양한 작업을 수행하는 자율주행 AI 로봇을 얼마든지 운용할 수 있는 것이다.

디바인의 경우 새로운 AI 기능도 쉽게 추가할 수 있도록 설계되어, AI 모델이 업그레이드될 때마다 해당 모델이 적용된 새로운 로봇을 도입하지 않더라도, 기존 로봇에 탑재된 디바인을 업데이트하면 성능을 손쉽게 끌어올릴 수 있어 향후 휴머노이드 로봇 성능을 획기적으로 개선할 수있을 것으로 기대된다.

특히 사람과 로봇이 공존하는 환경에서는 주변 상황을 빠르게 인식하고 즉각적으로 대응하는 것이 중요한데, 디바인은 하나의 인코더로 다양한 AI 작업을 처리할 수 있게 해 제한된 컴퓨팅 자원으로도 로봇이 주변 환경을 빠르게 인식할 수 있도록 돕는다.

실제 실험 환경에서 디바인을 동작시킨 결과, 연산 부담은 줄어드는 반면 성능은 극대화됐다. 여러 개의 인코더를 탑재했을 때 대비 인코더 메모리 사용량은 90%가량 절감됐으며, 인코딩의 처리 속도는 최대 12배 향상된 것으로 나타났다. 또한 로봇의 전반적인 메모리 사용량은 약 62% 감소하고, 시스템 처리 속도는 최대 4배까지 향상됐다.

기존의 로봇용 AI모델은 방대한 연산량으로 인해 주로 서버 환경이나 고성능 컴퓨팅 장비에서 구동되어 왔지만, 디바인은 적은 메모리와 연산량으로도 이러한 AI 기능을 실행할 수 있어 온보드 환경에서의 활용성을 높인다.

따라서 더욱 다양한 형태의 로봇에 고성능 AI를 적용할 수 있는 기반이 될 것으로 기대된다.  즉, 비싸고 무거운 연산 장치를 갖춘 대형 하드웨어가 없어도 ‘빠르고 똑똑한 뇌’인 디바인을 장착하면 스스로 상황을 파악해 다양한 작업을 수행하는 자율주행 AI 로봇을 얼마든지 운용할 수 있는 것이다.

네이버랩스 유럽은  새로운 AI 기능도 쉽게 추가할 수 있도록 설계되어, AI 모델이 업그레이드될 때마다 해당 모델이 적용된 새로운 로봇을 도입하지 않더라도, 기존 로봇에 탑재된 디바인을 업데이트하면 성능을 손쉽게 끌어올릴 수 있다고 설명했다.

네이버랩스 비전그룹 이동환 리더는 “전세계적으로 피지컬 AI의 상용화를 위해 로봇 두뇌 경량화가 주요 화두로 떠오르고 있다”며, “디바인은 일상 및 산업 현장 전반에 걸쳐 AI 로봇 도입 장벽을 낮추는 데 기여할 것”이라고 말했다.

한편, 네이버랩스 유럽의 디바인 관련 연구 2건은 각각 세계적인 위상의 ‘2024 유럽컴퓨터비전학회(ECCV, European Conference on Computer Vision)’와 ‘2025 컴퓨터비전 및 패턴 인식 컨퍼런스 학술대회(CVPR, Computer Vision and Pattern Recognition Conference)’에서 채택되며 글로벌 최고 수준의 기술력을 증명한 바 있다.

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