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[팀네이버 컨퍼런스 단 23] AI를 물리 세계로 연결하는 파운데이션 모델
DAN 2023 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
네이버랩스 유럽은 로봇이 통제되지 않은 환경에서 복잡한 작업을 수행하기 어려운 이유로 예상 밖 상황에 대한 취약성과 안전 문제를 들었다. 이를 해결하기 위해 여러 작업에 재사용할 수 있는 파운데이션 모델을 연구하고, 이미지에서 의미와 3D 기하 구조를 함께 이해하는 비전 모델 COCO를 개발했다. 서로 다른 시점의 이미지 쌍에서 일부 영역을 가리고 복원하게 학습한 뒤, 로봇의 주변 환경 이해와 디지털 트윈 등 구체적인 작업에 맞게 미세 조정한다. 발표자는 이 접근이 새로운 로봇 작업에 필요한 개발 부담을 줄이고, 로봇을 일상에서 더 유용하게 만드는 기반이 될 수 있다고 설명했다.
- 기존 방식은 문제마다 데이터를 모아 별도 모델을 학습하므로, 배포 환경의 예상 밖 상황에 취약하다.
- 로봇 파운데이션 모델은 의미 정보뿐 아니라 공간의 기하 구조도 이해해야 한다.
- 서로 다른 시점의 이미지 쌍을 활용해 가려진 영역을 복원하도록 학습하면 3D 이해를 높일 수 있다.
- 물리 세계에서는 잘못된 판단이 안전사고로 이어질 수 있으므로, 성능뿐 아니라 안전성 검증이 중요하다.
소개
팀네이버 컨퍼런스 단 23 에서는 네이버의 생성형 AI, HyperClova X가 최초로 공개되며 검색, 쇼핑 등 일상의 경쟁력을 높여줄 수 있는 다양한 기술 등을 소개했습니다. 세션별 다시 보기 영상을 통해 단 23의 생생한 현장과 함께 주요 내용을 살펴보세요! 🔗 네이버 기술 이야기, '채널테크'에서 자세히 보기: https://channeltech.naver.com/ 🔗 네이버 생성형 AI 라인업 보기: https://campaign.nbilly.naver.com/navergenerativeai
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