퍼셉트론(Perceptron)이 산업 현장에서 로봇의 시각 인식·추론·행동을 지원하는 오픈 웨이트 AI 모델 ‘아이작 0.5(Isaac 0.5)’를 출시했다. 이 모델은 창고와 공장처럼 복잡한 환경에서 시각 정보로 움직이는 로봇의 작업 수행을 돕고, 로봇이 촬영한 영상에서 시각 정보를 추출하도록 설계됐다.
테크크런치(TechCrunch)는 8월 27일 퍼셉트론이 최신 모델을 공개했다고 보도했다. 2024년 11월 설립된 이 회사는 메타(Meta)의 AI 연구 부문인 페어(FAIR)에서 일했던 아르멘 아가자냔(Armen Aghajanyan)과 악샤트 스리바스타바(Akshat Shrivastava)가 공동 창업했다. 최근 베세머 벤처 파트너스가 주도한 투자 라운드에서 2100만달러를 조달했다.
아이작 0.5는 특정 반복 작업 하나에 맞춘 모델이 아니라 환경과 상황에 따라 유연하게 대응하는 범용 모델을 목표로 한다. 회사는 현재 물리적 AI가 여러 전용 클라우드 GPU를 필요로 하는 범용 기반 모델과, 인식이나 제어 중 한 기능만 수행하는 좁은 모델 사이의 잘못된 선택을 강요하고 있다고 주장했다. 아가자냔과 스리바스타바는 두 기능을 함께 처리하면서도 다양한 산업 환경에 적용할 수 있다는 점을 기존 모델과의 차이로 제시했다.
스리바스타바는 인터뷰에서 상자 정리 같은 단순한 물리적 과정에 어떤 작업이 필요한지 생각해 보라며, 지금 소포를 분류하도록 투입된 로봇을 상상해 보라고 말했다. 로봇은 먼저 상자 라벨을 읽고, 주변 상자의 위치와 공간을 분석한 뒤, 집어 올릴 상자를 골라야 한다. 여러 상자를 연속으로 처리할 때는 어떤 상자를 어떤 순서로 옮길지도 계획해야 한다. 퍼셉트론의 소프트웨어는 이런 과정을 유연하게 수행하도록 돕는다는 것이다.
학습에는 대규모 영상 데이터가 사용됐다. 퍼셉트론은 아이작 0.5에 일반 영상을 약 100만시간 투입해 특정 환경과 시각적 장면, 상황을 식별하도록 훈련했다고 밝혔다. 사람이 실제 작업을 수행하는 시점에서 촬영한 에고 비디오와, 반복적인 사람의 동작을 기록해 AI에 움직임을 가르치는 UMI 비디오도 활용했다. 다만 학습 데이터의 구체적인 출처는 공개하지 않았다.
스리바스타바는 회사가 이미지·텍스트·비디오부터 로봇의 이동 경로까지 여러 유형을 아우르는 페타바이트 규모의 데이터 세트를 내부적으로 구축했다고 말했다. 창고와 물류 현장에서 로봇 운용을 지원하는 소프트웨어의 활용 범위는 제조·물류·창고업뿐 아니라 보안, 모빌리티, 미디어·엔터테인먼트 분야로도 확장될 수 있다고 회사는 설명했다. 기존에도 개별 작업을 지원하는 소프트웨어는 있었지만, 여러 단계를 상황에 맞게 연결하는 유연한 프로그램은 많지 않다는 것이 퍼셉트론의 판단이다. 아이작 0.5는 누구나 매개변수와 학습 자료를 살펴볼 수 있는 형태로 공개됐다.