네이버랩스유럽이 자율주행 로봇의 인공지능(AI) 처리 효율을 높일 수 있는 범용 인코더 '디바인(DIVINE)'을 23일 공개했다.

디바인은 로봇이 주변 환경을 인식하고 작업을 수행하는 과정에서 필요한 다양한 AI 인코더를 하나로 통합한 기술이다. 기존 로봇은 위치 추정, 깊이 계산, 공간 이해, 사람 인식 등 기능별로 별도의 인코더를 사용해 동일한 데이터를 반복 처리해야 했다. 이 과정에서 메모리 사용량과 연산 부담이 커지는 한계가 있었다.

네이버랩스유럽은 여러 전문 인코더의 핵심 기능을 하나의 모델에 담아내는 '다중 교사 증류(Multi-Teacher Distillation)' 방식을 적용해 문제를 해결했다. 이미지 이해, 공간 인식, 사람 인식 등 각 분야에 특화된 AI 모델의 지식을 하나의 범용 인코더에 통합한 것이 특징이다.

이를 통해 로봇은 디바인 하나만으로 다양한 작업을 수행할 수 있다. 별도의 인코더 여러 개를 탑재할 필요가 없어 하드웨어 부담을 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

실제 성능 개선 효과도 확인됐다. 네이버랩스유럽에 따르면 디바인을 적용한 결과 인코더 메모리 사용량은 기존 대비 약 90% 감소했다. 인코딩 처리 속도는 최대 12배 향상됐으며 전체 시스템 메모리 사용량은 약 62% 줄었다. 시스템 처리 속도 역시 최대 4배 개선된 것으로 나타났다.

특히 디바인은 제한된 컴퓨팅 자원을 사용하는 온보드 환경에서 활용성을 높일 수 있다는 점에서 주목된다. 기존 로봇용 AI 모델은 대규모 연산이 필요해 서버나 고성능 컴퓨팅 장비에 의존하는 경우가 많았지만, 디바인은 상대적으로 적은 메모리와 연산량으로도 다양한 AI 기능을 구현할 수 있다.

업계에서는 최근 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇 시장이 확대되면서 로봇 두뇌의 경량화가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다고 보고 있다. 로봇이 산업 현장뿐 아니라 물류, 서비스, 일상 공간으로 확산되기 위해서는 고성능 AI를 보다 낮은 비용으로 운영할 수 있어야 하기 때문이다.

네이버랩스는 향후 AI 기능 추가와 업데이트도 보다 쉽게 이뤄질 수 있을 것으로 기대하고 있다. 새로운 AI 모델이 등장하더라도 기존 로봇 하드웨어를 교체하지 않고 디바인 소프트웨어만 업데이트해 성능을 개선할 수 있다는 설명이다.

이동환 네이버랩스 비전그룹 리더는 "전 세계적으로 피지컬 AI 상용화를 위해 로봇 두뇌 경량화가 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "디바인은 산업 현장과 일상 환경 전반에서 AI 로봇 도입 장벽을 낮추는 데 기여할 것"이라고 말했다.