노타, '휴머노이드 AI 최적화 핵심' 맡는다…LG전자 로봇과 국산 NPU 연결

모바일·엣지·데이터센터 넘어 휴머노이드까지…노타 AI 최적화 적용 시장 확대

ⓒ 노타

[프라임경제] 인공지능(AI) 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타(486990)가 LG전자, 모빌린트와 함께 국산 온디바이스 AI 반도체 기반 휴머노이드 개발에 나선다. 

대규모 로봇 AI 모델을 국산 신경망처리장치(NPU)에 맞춰 최적화해 제한된 연산 자원에서도 빠르고 효율적으로 구동되도록 지원한다.

노타는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'의 휴머노이드 분야 3세부 과제 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다.

이번 과제는 노타가 모바일과 엣지, 데이터센터에서 축적한 AI 최적화 기술을 피지컬 AI에 본격 적용하는 사례다. 

특히 AI 모델과 NPU, 로봇을 효율적으로 연결하는 최적화가 독립된 세부과제로 구성되고 노타가 이를 주관한다는 점은 최적화 기술이 피지컬 AI 구현의 핵심 축으로 자리 잡았음을 보여준다.

이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체를 활용해 복잡한 일상 공간에서 주변 환경을 인식하고 인간 수준의 작업을 수행하는 자율형 휴머노이드를 개발하는 것을 목표로 한다. 

LG전자가 전체 사업을 총괄하고 휴머노이드 시스템 개발을 맡는다. 모빌린트는 국산 NPU를, 노타는 AI 모델을 NPU와 실제 로봇 환경에 맞춰 효율적으로 구동하는 최적화 소프트웨어를 각각 담당한다.

노타는 이 가운데 '휴머노이드 AI 모델 최적화' 과제를 주관한다. 휴머노이드에 탑재되는 비전언어행동모델(VLA)을 경량화하고 모빌린트 NPU에 맞춰 최적화해 로봇 내부에서 빠르고 효율적으로 구동되도록 하는 핵심 소프트웨어 기술을 담당한다. 

피지컬 AI는 카메라를 통해 들어오는 영상 정보를 실시간으로 처리해 주변 환경을 인식하고 판단하고 곧바로 행동해야 한다. 

비전언어행동모델의 추론이 늦어지면 변화한 상황을 제때 반영하지 못해 행동의 정확성과 안정성이 떨어질 수 있는 만큼, 전력과 연산 자원이 제한된 로봇 내부에서도 모델 성능을 유지하면서 추론 속도를 높이는 최적화가 필수적이다. 

노타는 토큰 압축과 양자화, 프루닝, 지식증류, 레이어별 최적화 등을 적용해 비전언어행동모델의 성능 저하를 최소화하면서 모델 크기와 연산량, 메모리 사용량을 줄일 계획이다. 

정확도와 연산량, 통신 지연의 균형을 고려해 경량화한 모델을 모빌린트 NPU의 연산 구조에 맞게 변환하고, 실시간 추론 환경과 워크로드 연계 모듈도 구축한다. 이후 모빌린트 NPU와 휴머노이드가 통합된 환경에서 실시간 구동 성능과 자원 활용 효율을 검증할 계획이다.

최적화와 실행 환경 구축을 통해 비전언어행동모델이 로봇 내부에서 구동되면, 휴머노이드는 외부 서버에 의존하지 않고 주변 환경을 인식하고 판단해 행동할 수 있다. 

외부 서버와 데이터를 주고받는 과정이 줄어 통신 지연을 최소화하고 실시간 제어 성능을 높일 수 있으며, 민감한 데이터의 외부 전송을 줄여 보안성도 강화할 수 있다. 아울러 모델의 연산 효율이 개선돼 전력 소모도 낮출 수 있다. 

채명수 노타 대표는 "이번 과제는 노타가 축적해 온 AI 최적화 기술을 국산 NPU 기반 휴머노이드에 적용하는 중요한 사례"라고 짚었다.

이어 "모바일, 엣지와 데이터센터 등 다양한 환경에서 AI 모델과 하드웨어를 효율적으로 연결해 온 기술력을 바탕으로, 휴머노이드를 시작으로 다양한 로봇과 자동차, 산업장비 등 실시간 온디바이스 AI가 필요한 피지컬 AI 전반에서 기술 적용과 사업 기회를 확대해 나가겠다"고 전했다.