AI 핵심 요약
beta- 네이버랩스 유럽이 23일 자율주행 로봇용 범용 인코더 디바인을 공개했다
- 디바인은 다중 교사 증류로 시각 AI 기능을 하나로 통합했다
- 메모리 90% 절감·속도 최대 12배로 로봇 경량화에 기여한다
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
[서울= 뉴스핌] 정승원 기자= 네이버랩스 유럽이 자율주행 로봇의 성능을 높이면서 연산 부담을 줄인 범용 인코더 '디바인(DIVINE)'을 공개했다.
인코더는 로봇의 카메라, 라이다(LiDAR) 등 센서에서 수집한 데이터를 AI 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 장치다.
기존에는 위치 추정, 깊이 계산, 공간 이해, 사람 인식 등 작업마다 별도의 AI 모델과 인코더를 사용해 동일한 입력 데이터를 여러 번 중복 처리했다. 이로 인해 메모리 사용량과 연산량이 과도하게 증가했다.
디바인은 이미지 이해부터 3D 공간 및 사람 인식까지 다양한 시각 AI 기능을 하나의 인코더에 통합했다. 네이버랩스 유럽은 각 분야 전문 모델들로부터 핵심 지식만 추출해 하나의 모델에 이식하는 '다중 교사 증류' 방식을 활용했다. 이를 통해 여러 개의 대형 전문가 모델 없이도 다양한 분야를 처리할 수 있다.
실험 결과 디바인은 메모리 사용량을 90% 절감했고 인코딩 처리 속도는 최대 12배 향상됐다. 로봇 전체 메모리 사용량은 약 62% 감소했으며, 시스템 처리 속도는 최대 4배까지 빨라졌다.
기존 로봇용 AI 모델은 방대한 연산량으로 인해 주로 서버나 고성능 컴퓨팅 장비에서 구동됐다. 디바인은 적은 메모리와 연산량으로도 작동해 소형 로봇에도 고성능 AI를 탑재할 수 있다. 새로운 AI 기능을 쉽게 추가하도록 설계돼 기존 로봇의 디바인만 업데이트하면 성능을 향상시킬 수 있다.
네이버랩스 유럽의 디바인 관련 연구는 2024년 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)와 2025년 컴퓨터비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에서 각각 채택됐다.
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.
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