집앤트그룹, ‘링봇-비전’ 오픈소스 공개… 로봇에 공간 인식 능력 부여
체화 지능 분야에서 로봇이 인간과 같은 정밀도로 물리적 공간을 인지할 수 있도록 하는 것은 여전히 근본적인 과제입니다. 체화형 AI를 전문으로 하는 앤트 그룹(Ant Group)의 자회사인 로비안트(Robbyant)는 LingBot-Vision 모델 제품군을 공식적으로 오픈소스로 공개했습니다. 이 자율 학습형 비전 트랜스포머 제품군은 혁신적인 ‘경계 모델링’ 전략을 통해 고밀도 공간 인식 분야에서 탁월한 성과를 거두었으며, 매개변수 수가 더 적음에도 불구하고 여러 벤치마크에서 더 큰 규모의 모델들을 능가하는 성능을 보여주었습니다.
현재 대부분의 시각 기반 모델은 ‘물체 인식’을 우선시하여 이미지에 무엇이 있는지 식별하는 데 집중하는 반면, 물체의 경계, 윤곽, 깊이와 같은 중요한 물리적 상호작용 단서는 종종 간과하곤 합니다. LingBot-Vision은 ‘경계’를 주요 사전 학습 신호로 취급함으로써 이러한 접근 방식을 뒤집습니다. 마스크 경계 모델링을 활용하여, 이 모델은 이미지 내에서 정보가 가장 밀집된 영역을 식별하고 이를 중심으로 훈련을 진행합니다. 이 방법을 통해 모델은 의미적 이해를 습득하는 동시에 견고한 기하학적 공간 지각 능력을 개발할 수 있습니다.
성능 측면에서, 플래그십 모델인 LingBot-Vision의 ViT-g/16은 단 11억 개의 매개변수만을 포함하고 있음에도 불구하고 NYU-Depth v2를 포함한 깊이 추정 과제에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이 모델은 70억 개의 매개변수를 가진 DINOv3를 능가하면서도, 훈련 데이터셋 크기는 대략 3분의 1 수준에 불과합니다. 리소스가 제한된 배포 시나리오를 위해, 이 시리즈는 30억 개에서 더 작은 규모까지 다양한 매개변수 수를 가진 정제된 버전을 제공하여, 다양한 하드웨어 구성에서 최고 수준의 밀도 예측 성능을 보장합니다.
이 기술의 실용적 가치를 보여주기 위해 개발팀은 깊이 보완 시스템도 LingBot-Depth 2.0으로 업그레이드했습니다. 테스트 결과, 기존 인식의 사각지대였던 투명 물체를 처리할 때 정확도가 크게 향상된 것으로 나타났습니다. 데이터 양이 증가함에 따라 LingBot-Vision의 성능은 기존 모델에서 흔히 나타나는 포화 현상 없이 지속적으로 확장되며, 이는 복잡한 실제 환경에서 경계 중심 공간 인식 아키텍처의 잠재력을 다시 한번 입증합니다.
LingBot-Vision은 현재 Hugging Face에서 Apache-2.0 라이선스 하에 완전히 오픈소스로 공개되었으며, 대형부터 소형까지 4가지 모델 크기에 대한 가중치와 추론 코드가 포함되어 있습니다. 이 기술은 개발자들이 더 낮은 계산 비용으로 로봇에 더 정교한 물리적 지각 능력을 부여할 수 있게 하여, 체화된 지능 분야에서 더욱 정밀하고 상호작용적인 미래를 위한 길을 열어줍니다.
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