밭에서 잡초를 제거해야 할지 여부를 판단하는 기준은 오랫동안 농부의 경험과 눈에 달려왔으며, 이제는 탄소 로보틱스(Carbon Robotics)가 개발한 새로운 AI 모델에 의해 그 범위가 확대되고 있습니다.
시애틀에 본사를 둔 탄소 로보틱스는 레이저를 이용해 잡초를 제거하는 로봇 군단인 레이저위더(LaserWeeder)를 개발한 회사로, 지난 월요일 새로운 AI 모델인 대형 식물 모델(Large Plant Model, LPM)을 발표했습니다. 이 모델은 식물 종을 실시간으로 인식하여, 농부들이 로봇을 재훈련할 필요 없이 새로운 잡초를 효과적으로 제거할 수 있도록 합니다.
LPM은 회사가 현재 로봇을 운영하고 있는 15개국, 100개 이상의 농장에서 수집된 1억 5천만 개 이상의 사진과 데이터 포인트로 훈련되었습니다. 이 모델은 이제 회사의 자율 잡초 제거 로봇 내부의 핵심 AI 시스템인 카본 AI(Carbon AI)에 동력을 공급하고 있습니다.
탄소 로보틱스의 창립자 겸 CEO인 폴 마이켈셀(Paul Mikesell)은 TechCrunch와의 인터뷰에서, LPM 이전에는 농장에 새로운 유형의 잡초가 발견되거나, 심지어 같은 종류의 잡초라도 토양 환경이나 외관이 약간 달라지기만 해도, 장비가 식물을 인식하도록 하기 위해 새로운 데이터 레이블을 생성하고 모델을 재훈련해야 했다고 설명했습니다.
마이켈셀에 따르면, 이러한 재훈련 과정은 매번 약 24시간이 소요되었습니다. 그러나 LPM을 통해 이제는 이전에 본 적 없는 잡초라 할지라도 즉시 학습이 가능해졌습니다.
마이켈셀은 "농부가 '이것이 새로운 잡초입니다. 이것을 제거해 주십시오'라고 실시간으로 지시할 수 있게 된 것은 이전에는 불가능했던 일입니다"라며, "새로운 레이블링이나 재훈련 과정 자체가 필요 없습니다. 대형 식물 모델은 자신이 보고 있는 대상과 식물의 유형을 훨씬 더 깊은 수준에서 이해하기 때문입니다"라고 설명했습니다.
2018년에 설립된 이 회사는 2022년 첫 기계를 출하한 직후 이 모델 개발에 착수했습니다. 마이켈셀은 이전에 Uber나 Meta의 오큘러스 가상현실 헤드셋 분야에서 근무하며 이러한 유형의 신경망을 구축한 풍부한 경험을 보유하고 있습니다.
이 새로운 모델은 소프트웨어 업데이트를 통해 회사의 기존 시스템에 적용됩니다. 이를 통해 농부들은 로봇의 사용자 인터페이스에서 수집된 사진을 선택함으로써, 로봇에게 무엇을 제거하고 무엇을 보호해야 하는지 손쉽게 지시할 수 있습니다.
탄소 로보틱스는 엔비디아 엔벤처스(Nvidia NVentures), 본드(Bond), 안토스 캐피탈(Anthos Capital) 등을 포함한 투자자들로부터 1억 8,500만 달러가 넘는 벤처 자금을 유치했습니다. 앞으로도 회사는 로봇이 LPM에 지속적으로 새로운 데이터를 제공함에 따라 모델을 계속 정교하게 다듬어 나갈 계획입니다.
마이켈셀은 "현재 훈련 세트에는 1억 5천만 개가 넘는 레이블이 지정된 식물 데이터가 있습니다. 저희는 충분한 양의 데이터를 확보했기 때문에, 특정 식물을 본 적이 없더라도 어떤 사진만 보고도 그 식물의 종류, 종, 관련 식물군, 그리고 구조적 특징까지 판단해낼 수 있습니다. 이는 신경망에 엄청난 양의 데이터가 입력되기 때문에 가능합니다"라고 강조했습니다.