집전 메타 연구원들, 공장 현장에 시각 AI 도입을 목표로 하다
인공지능이 우리 세상을 재편하고 있지만, 주로 디지털 경계 내에 머물러 있었습니다. 이제 새로운 스타트업 물결이 이러한 능력을 물리적 세계로 가져오고 있습니다.
전 메타 연구원 두 명이 설립한 퍼셉트론(Perceptron)은 이러한 전환을 주도하고 있습니다. 2024년 11월에 설립된 이 회사는 기계가 물리적 주변 환경과 더 효과적으로 상호작용할 수 있도록 하는 고급 비전 모델을 구축합니다.
이번 주, 퍼셉트론은 산업 환경 내에서 기계가 “지각하고, 추론하며, 행동할” 수 있는 능력을 부여하도록 설계된 모델인 아이작 0.5(Isaac 0.5)를 소개했습니다. 이 소프트웨어는 비전 기반 로봇이 공장이나 창고와 같은 복잡한 공간을 탐색하도록 하며, 동시에 기업들이 이러한 로봇이 촬영한 영상에서 가치 있는 시각적 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다.
아이작 0.5는 오픈 가중치 모델로 제공되며, 이를 통해 매개변수와 훈련 데이터가 공개적으로 검토할 수 있습니다.
메타의 기본 인공지능 연구(FAIR) 팀의 전 구성원인 아르멘 아흐자니안(Armen Aghajanyan)과 악샤트 슈리바스타바(Akshat Shrivastava)가 공동 설립한 퍼셉트론은 최근 베스머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners)가 주도한 2,100만 달러의 자금을 조달했습니다. 창립자들은 그들의 소프트웨어를 산업 자동화의 다음 단계로 상상합니다.
“현재의 물리적 AI는 모순된 딜레마를 제시합니다: 인스턴스당 여러 전용 클라우드 GPU가 필요한 범용 파운데이션 모델, 또는 지각 또는 제어 중 하나만 처리하지만 거의 둘 다는 처리하지 않는 좁은 모델,”이라고 회사는 설명합니다.
아흐자니안과 슈리바스타바는 그들의 도구가 기존 솔루션과 달리 범용적이라는 점에서 차이가 있다고 주장합니다. 단일 반복 작업에 최적화된 것이 아니라, 이 모델은 다양한 환경과 상황에 유연하게 적응하도록 구축되었습니다.
인터뷰에서 슈리바스타바는 상자 정리와 같은 간단한 물리적 작업에 대해 성찰을 촉구했습니다. “패키지를 분류하도록 배치된 로봇을 고려하십시오. 이 로봇이 수행해야 할 구체적인 작업은 무엇입니까?”
이렇게 간단해 보이는 과정에는 여러 복잡한 단계가 포함됩니다. 로봇은 먼저 패키지 라벨을 읽고, 상자를 찾기 위해 공간 분석을 수행하며, 어떤 항목을 집어올지 결정해야 합니다. 여러 상자를 다룰 때는 작업의 순서와 순서를 계획해야 합니다.
퍼셉트론의 소프트웨어는 로봇이 이러한 각 단계를 탐색하도록 지원합니다. 다른 산업 도구는 개별 작업을 처리할 수 있지만, 동적이고 실제 세계의 응용 프로그램에 필요한 유연성을 제공하는 곳은 드뭅니다.
그렇다면 이러한 알고리즘 혁신의 데이터는 어디에서 오는 것일까요?
아이작 0.5와 같은 모델은 방대한 양의 비디오 훈련 데이터를 처리하여 운영 기술을 습득합니다. 퍼셉트론은 새로운 모델이 설정, 시각적 요소 및 시나리오를 인식하기 위해 100만 시간의 일반 비디오로 훈련되었다고 밝혔습니다. 이 회사는 또한 착용형 카메라를 통해 종종 캡처되는 1인칭 시점의 영상인 에고 비디오(ego video)와, AI 시스템에 물리적 행동을 가르치기 위해 반복적인 인간 움직임을 기록하는 UMI 비디오도 활용했습니다.
퍼셉트론은 구체적인 데이터 출처를 공개하지 않았지만, 슈리바스타바는 회사가 “이미지, 텍스트, 비디오, 로봇 궤적을 포함한 여러 모달리티를 아우르는 페타바이트 규모의 데이터셋을 내부적으로 구축했다”고 언급했습니다.
창고에서 효율적으로 작동하는 로봇을 가능하게 하는 소프트웨어의 잠재력은 막대합니다. 퍼셉트론은 이 자동화 물결을 주도할 수 있는 위치에 있으며, 다양한 산업 전반에 걸쳐 통합하기 위해 다양한 벤더에게 소프트웨어를 제공하고 있다고 믿습니다.
목표 산업에는 제조, 물류, 창고, 보안, 모빌리티, 미디어 및 엔터테인먼트가 포함됩니다.
“현재 시장에는 이와 같은 것이 존재하지 않습니다,”라고 아흐자니안은 말했습니다. “우리는 가능성에 대해 정말로 흥분하고 있습니다.”
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