네이버랩스 유럽, 로봇용 범용 인코더 ‘디바인’ 공개

네이버랩스 유럽이 산업과 일상 환경에서 자율주행 로봇 작업을 돕는 범용 인코더 ‘디바인(DIVINE)’을 공개했다.

23일 네이버에 따르면, 디바인은 카메라, 라이다(LiDAR) 등의 센서를 통해 수집한 데이터를 AI 모델이 이해할 수 있도록 한 번에 처리할 수 있는 범용 인코더다.

지금까지 자율주행 로봇이 주변 환경 데이터를 받아들이기 위해 여러 AI 인코더를 활용해왔다면, 디바인은 이미지 이해부터 공간, 사람 인식까지 다양한 시각 AI 기능을 모두 지원한다.

디바인의 장점 중 하나는 다중 교사 증류를 활용한 메모리 사용량과 연산량 감소다. 기존에는 위치 추정, 깊이 계산, 공간 이해 등 작업마다 AI 모델이 별도 인코더를 활용해 동일한 입력 데이터를 중복 처리해 왔기에 메모리 사용량과 연산량이 과도하게 늘어났다.

반면 네이버랩스가 활용한 ‘다중 교사 증류’는 각 전문 이코더가 학습한 정보 처리 능력의 핵심을 하나의 인코더에 통합했다.

이에 따라 디바인이 탑재된 자율주행 로봇은 제한된 컴퓨팅 자원으로 다양한 AI 작업을 수행하는 등 성능을 극대화하는 한편, 연산 부담은 줄일 수 있다. 네이버랩스 유럽가 실제 실험 환경에서 디바인을 동작시킨 결과, 여러 개의 인코더를 탑재했을 때 대비 인코더 메모리 사용량은 90% 가량 절감됐으며, 인코딩 처리 속도는 최대 12배 햐상됐다. 또 로봇의 전반적인 메모리 사용량은 62% 감소하고, 시스템 처리 속도는 최대 4배까지 향상됐다.

네이버는 디바인이 더욱 다양한 형태의 로봇에 고성능 AI를 적용할 수 있는 기반이 될 수 있을 것으로 보고 있다.

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.

글. 바이라인네트워크
<성아인 기자> aing8@byline.network