"LLM 기반 소버린 AI기술은 수비형…수출 가능한 공격형 산업 AI 키워야" [긱스]
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김현수 슈퍼브에이아이 대표
이미지 인식·분석하는 VFM
품질 검사 등 제조업 현장 적용
LG전자 등 100여개 기업 제공
이미지 인식·분석하는 VFM
품질 검사 등 제조업 현장 적용
LG전자 등 100여개 기업 제공
김현수 슈퍼브에이아이 대표(사진)는 22일 한국경제신문과의 인터뷰에서 “제조업 강국인 한국이 산업용 비전 AI 모델로 글로벌 1등을 할 수 있다”며 이렇게 말했다.
김 대표가 2018년 창업한 슈퍼브에이아이는 LG전자, 퀄컴, 현대자동차, SK텔레콤 등 100여 개 기업에 AI 솔루션과 플랫폼을 제공해 온 비전 AI 전문 스타트업이다. 비전 AI는 영상, 그림 등 시각 정보를 인식한다. 텍스트 기반인 LLM이 언어 처리 분야에 활용되는 것처럼 VFM은 이미지 인식과 분석을 통해 제조업 품질 검사, 안전 관제 효율화, 물류 자동화 등 산업 현장에 적용할 수 있다.
슈퍼브에이아이는 산업 현장에 즉시 적용 가능한 VFM인 ‘제로’를 최근 공개했다. 제로는 대규모 이미지를 사전 학습한 범용 AI 모델로, 별도 추가 학습 없이 산업 현장에서 활용할 수 있다. ‘5㎜짜리 나사를 분류해 줘’라고 입력하거나 5㎜ 나사 이미지를 업로드하는 것만으로 AI가 나사를 탐지해 수량이나 결함을 확인할 수 있다. 김 대표는 “복잡한 데이터 수집과 모델 재학습에 따르는 부담을 크게 줄였다”며 “기업이 별도 AI 팀과 대규모 인프라 투자 없이도 최첨단 AI 기술을 활용할 수 있는 시대를 여는 게 목표”라고 강조했다.
제로는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) A100 8개를 활용해 개발했다. 해외 주요 업체가 A100 64~128개를 사용해 모델을 개발한 것과 비교해 효율을 높였다. 김 대표는 “데이터 큐레이션과 압축 분야의 기술과 노하우가 있었던 덕분”이라고 했다. 1억 개에 달하는 수집 데이터 중 90만 개를 선별해 학습에 활용했다.
제로의 성능은 VFM 분야에서 가장 앞선 중국에 뒤지지 않는다는 평가를 받았다. 김 대표는 “자체 성능 분석에서 중국의 ‘욜로’와 ‘티렉스2’, 마이크로소프트(MS)의 ‘플로렌스2’, 구글의 ‘OWL v2’ 등 세계적인 모델보다 제로의 탐지 능력이 앞섰다”고 설명했다.
산업 현장에 적용하는 만큼 모델을 경량화해 파라미터(매개변수) 수를 10억 개 미만으로 설계했다. 연산량이 적어 에지 디바이스와 클라우드 등 다양한 환경에서 가볍게 배포할 수 있다. 월 이용료를 받는 구독형, 업체 전산 시스템에 설치하는 설치형, 연결 소프트웨어(API)를 제공하는 방식 등 판매 형태도 다양하다. 김 대표는 “현재 모델보다 더 경량화한 버전도 개발 중”이라고 했다.
김 대표는 “(글로벌 빅테크가 장악한) LLM은 선진국과 기술 격차를 좁히는 것이 과제지만, VFM은 우리가 공격적으로 리딩할 수 있다”며 “한국은 제조·조선·반도체 등 고도화된 산업 인프라를 가진 몇 안 되는 국가로, 제조 데이터가 곧 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다.
고은이 기자 koko@hankyung.com
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