네이버랩스 유럽, 차세대 로봇 뇌 '디바인' 공개…로봇 두뇌 경량화

네이버랩스 유럽이 산업과 일상 환경에서 자율주행 로봇의 작업을 한층 수월하게 해줄 유니버설(범용) 인코더 '디바인(DIVINE)'을 23일 공개했다.


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

디바인은 이때 필요한 여러 인코더들을 하나로 통합한 범용 인코더로 이미지 이해부터 공간 및 사람 인식까지 다양한 시각 AI 기능을 모두 지원할 수 있다.


기존에는 위치 추정, 깊이 계산, 공간 이해, 사람 인식 등 작업마다 각각의 AI 모델이 별도의 인코더를 활용해 동일한 입력 데이터를 여러 번 중복 처리해 메모리 사용량과 연산량이 과도하게 증가하는 문제점이 있었다.

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


다중 교사 증류는 이미지, 공간, 사람 인식 등 각 분야에 특화된 전문가 교사 모델들로부터 핵심적인 지식만 추출해 하나의 학생 모델에 이식하는 방식이다.

또한 디바인은 하나의 인코더로 다양한 AI 작업을 처리할 수 있게 해 제한된 컴퓨팅 자원으로도 로봇이 주변 환경을 빠르게 인식할 수 있도록 돕는다.


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

새로운 AI 기능도 쉽게 추가할 수 있도록 설계돼 AI 모델이 업그레이드될 때마다 해당 모델이 적용된 새로운 로봇을 도입하지 않더라도 기존 로봇에 탑재된 디바인을 업데이트하면 성능을 손쉽게 끌어올릴 수 있다.

이동환 네이버랩스 비전그룹 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.