미국 AI 스타트업 퍼셉트론(Perceptron)이 산업 현장용 시각 모델 아이작 0.5(Isaac 0.5)를 공개했다. 현지 시각 8월 26일 발표다. 회사는 이 모델이 기계에 주변을 인식하고 판단해 움직이는 능력을 제공한다고 밝혔다. 창고나 공장 바닥에서 시각으로 길을 찾는 로봇을 돕고, 그 로봇이 찍은 영상에서 필요한 정보를 뽑아내는 데도 쓰인다.

아이작 0.5는 오픈웨이트로 공개됐다. 오픈웨이트는 모델의 가중치, 즉 학습으로 얻어진 수치 값과 학습 자료를 함께 열어 누구나 확인할 수 있게 하는 방식이다.

퍼셉트론은 2024년 11월 설립됐고, 메타의 기초 AI 연구 조직 FAIR에서 일하던 아르멘 아가자냔과 악샤트 슈리바스타바가 공동 창업했다. 회사는 최근 베세머 벤처 파트너스가 주도한 라운드에서 2,100만 달러(약 290억 원)를 유치했다.

회사는 기존 방식의 한계를 이렇게 설명했다. “지금의 피지컬 AI는 인스턴스마다 전용 클라우드 GPU 여러 장이 필요한 범용 파운데이션 모델과, 인식이나 제어 중 하나만 처리하는 좁은 모델 사이에서 잘못된 선택을 강요한다.” 파운데이션 모델은 방대한 데이터로 미리 학습해 여러 작업에 두루 쓰도록 만든 기반 모델을 말한다.

슈리바스타바는 상자를 정리하는 간단한 작업을 예로 들었다. 로봇은 상자에 적힌 라벨을 읽고, 상자들이 어디에 있는지 공간을 분석하고, 어느 것을 집을지 정한 뒤, 여러 개를 옮긴다면 순서까지 계획해야 한다. 각 단계를 처리하는 소프트웨어는 이미 있지만 상황에 맞춰 유연하게 처리하는 것은 드물다는 것이 회사 설명이다.

학습 데이터는 영상이다. 퍼셉트론은 일반 영상 100만 시간을 학습시켜 장면과 상황을 구분하게 했다고 밝혔다. 여기에 에고 영상과 UMI 영상을 많이 사용했다. 에고 영상은 고프로나 착용형 카메라로 사람이 작업하는 시점에서 찍은 화면이고, UMI 영상은 사람이 반복하는 동작을 기록해 AI에 움직임을 가르치는 자료다.

퍼셉트론은 학습 데이터의 출처는 공개하지 않았다. 슈리바스타바는 “이미지와 텍스트, 영상부터 로봇의 이동 궤적까지 여러 형태를 아우르는 페타바이트 규모 데이터셋을 내부에서 구축했다”고 말했다. 아가자냔은 “이런 것은 시중에 없다”고 말했다.

퍼셉트론이 겨냥하는 분야에는 제조와 물류·창고, 보안, 모빌리티, 미디어·엔터테인먼트가 들어간다.

자세한 내용은 테크크런치에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 퍼셉트론