현지 시각 8월 27일 로봇 리포트의 보도다. 카본 로보틱스의 레이저 제초기를 움직이는 ‘대형 식물 모델’을 학습시키는 데 쓰인 식물 사진 1억 5,000만 장의 라벨링을 데이터 라벨링 전문 기업 아이메리트가 2020년부터 담당해 왔다는 사실이 공개됐다. 라벨링은 사진 속 식물이 무엇인지 하나하나 표시해 학습 자료로 만드는 작업이다.

카본 로보틱스는 작물마다 따로 쓰던 AI 영상 인식 모델을 하나의 대형 식물 모델로 바꿨다고 2026년 2월 2일 발표했다. 파운데이션 모델은 방대한 데이터로 미리 학습해 여러 작업에 두루 쓰는 대형 모델을 말한다. 기존 영상 인식 시스템은 새 작물이나 잡초, 새 지역이 들어올 때마다 다시 학습시켜야 했는데, 카본 로보틱스는 세계 각지에서 모은 어린 식물 사진으로 미리 학습한 뒤 농장 현장에서 개인화하는 방식으로 재학습 과정을 없앴다고 설명했다.

농부는 아이패드 앱에서 자기 밭에서 찍힌 사진 가운데 두세 장만 ‘작물’이나 ‘잡초’로 표시하면 된다. 표시한 예시가 모델에 들어가면 동작이 곧바로 달라진다. 새 모델을 배포하거나 소프트웨어를 내려받는 과정이 없다. 같은 모델 하나로 애리조나의 당근밭에서 잡초를 태우고, 다른 농장으로 옮겨 상추나 허브밭에서 몇 분만 설정을 바꿔 일할 수 있다. 어떤 지역에서는 키우는 작물이라도 이 밭에서는 없애고 싶다면 그렇게 지정할 수 있다.

알렉스 세르게예프 카본 로보틱스 최고기술책임자는 로봇 리포트에 “농부가 모델에 예시를 줄 수 있고, 모델이 재학습할 시간 없이 곧바로 작동하는 절차를 만들어야 했다”고 말했다. 이어 “모델이 내놓아야 하는 것은 ‘이것이 잡초일 확신이 얼마다’가 아니라, 이 식물과 농부가 작물이라고 알려 준 식물들을 비교하는 방법이다. 그것도 아주 빠르게 이뤄져야 한다”고 설명했다.

학습 데이터를 만드는 일은 회사 혼자 감당하기 어려웠다. 세르게예프는 “처음에는 라벨링을 우리가 직접 했다. 회사가 작아서 다 같이 농장에 갔다가 저녁에 호텔 방에 모여 이미지를 하나하나 분류했다”며 “확장이 안 되는 방식이었고, 2020년에 라벨 파트너를 찾아 나서 아이메리트를 만났다”고 말했다. 자체 라벨링으로 처리한 이미지가 2,000장 수준이었던 데 비해 아이메리트는 지금까지 100만 장을 처리했다. 세르게예프는 자사 라벨링 방식에 맞춰 만든 도구를 아이메리트에 그대로 넘겨 서로 피드백을 주고받으며 다듬었다고 설명했다.

카본 로보틱스가 다음으로 자동화하는 대상은 트랙터다. 최근 내놓은 카본 ATK는 존디어 6R과 8R, 8RX, 8RT 시리즈의 2019년 이후 모델에 영구 개조 없이 장착하는 자율주행 키트다. 인식과 위치 추적에 쓰는 카메라와 센서가 들어 있고, 장애물 회피와 경로 계획, 추적, 임무 설정을 수행한다. 카본 ATK를 장착한 트랙터에 레이저위더를 연결하면 운전자 없이 제초 작업을 마칠 수 있고, 경운과 방제, 수확 같은 다른 작업에도 투입할 수 있다.

자세한 내용은 로봇 리포트에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 카본 로보틱스