Mistral AI, 물리적 AI 개발에 로봇 모델 출시 예정

AI 기업 미스트랄 AI는 수요일에 80억 개의 매개변수를 가진 모델인 '로보스트랄 내비게이션(Robostral Navigate)'을 공개했는데, 이 모델은 단 하나의 카메라로 로봇을 조종하며, 프랑스 기업인 미스트랄 AI가 물리적 인공지능 분야에 처음으로 진출했음을 알렸다.

이번 출시의 목적은 창고와 공장에서 널리 사용되는 센서 중심의 내비게이션 시스템에 도전장을 내미는 것입니다.

Mistral AI는 AI를 활용한 혁신적인 내비게이션 시스템을 개발했습니다

파리에 본사를 둔 이 스타트업은 지난 9월 시리즈 C 투자 유치에서 117억 유로(약 134억 달러)의 기업 가치를 인정받았으며, 설립 이후 대부분의 시간을 텍스트와 코드 분야에서 OpenAI와 경쟁하는 데 보냈습니다. 하지만 새로운 모델인 로보스트럴 내비게이션(Robostral Navigate)은 이 회사를 완전히 다른 기술 영역으로 이끌고 있습니다.

미스트랄의 보도 자료에 따르면, 이 모델은 "체화된 내비게이션"을 지원하여 로봇이 외부 입력 없이 사무실, 가정, 상업용 건물 및 야외 공간을 이동할 수 있도록 합니다.

하지만 LiDAR, 심도 센서 또는 여러 대의 카메라를 함께 사용하는 일반적인 자율 주행 모델과 달리, Robostral Navigate는 단일 RGB 카메라로 작동합니다. 이 모델은 AI 텍스트 프롬프트와 같은 일반 언어로 된 지침만 필요로 하며, 이를 바탕으로 이동 명령을 생성합니다.

미스트랄 AI 시험 결과

미스트랄 AI는 로봇 AI 모델이 훈련받지 않은 환경에서 로봇이 지시를 얼마나 잘 따르는지를 측정하는 벤치마크인 R2R-CE 검증에서 76.6%의 점수를 기록했다고 밝혔습니다. 뉴스 인터내셔널에 따르면, 이 수치는 이전 최고 단일 카메라 점수 보다 9.7점.

AI Weekly 는 해당 모델이 LiDAR와 깊이 정보를 기반으로 구축된 멀티 센서 시스템보다 4.5점 앞섰으며, 검증 점수는 79.4%라고 보도했습니다

이러한 격차가 실제 상황에서도 지속된다면 산업용 로봇에 관심 있는 사람들에게는 매우 중요한 의미를 가질 것입니다. 모바일 로봇 분야에서는 카메라만으로는 너무 취약하기 때문에 센서 스택을 모두 갖추는 것이 필수적이라는 것이 일반적인 가정이었습니다. 하지만 단일 카메라만으로 풀 스택 시스템과 동등하거나 그 이상의 성능을 발휘하는 로봇이 개발된다면 창고 및 시설용 로봇의 부품 비용을 크게 절감할 수 있을 것입니다.

실제 사용에 대한 회의론

이러한 점수는 실제 상황이 아닌 시뮬레이션 상황에서 나온 것임을 유의해야 합니다. 미스트랄은 약 6,000개의 장면에서 40만 개의 궤적을 사용하여 모델을 학습시켰으며, 이 회사가 개발한 방법을 통해 학습 토큰 수를 22배 줄이고, 기존에 몇 달씩 걸리던 학습 시간을 며칠로 단축했다고 주장합니다.

하지만 AI Weekly에서 지적했듯이, 해당 회사는 실제 로봇 사용 결과나 기기 지연 시간에 대한 수치를 공개하지 않았습니다. 엔지니어들은 또한 76.6%의 성공률이 실제 환경에 적용하기에 충분한 수준인지에 대해 의문을 제기했습니다.

미스트랄은 약 200억 유로(약 230억 달러)의 기업 가치로 약 30억 유로(약 34억 2천만 달러)를 조달하기 위한 협상을 진행 중인 것으로 알려졌다

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