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Physical AI in Progress
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On-device AI를 대규모 공공 서비스 공간으로
인티그리트, SynaAI® LLM·VLA 플랫폼 공개…
인천국제공항에서 자율주행 로봇 플랫폼 실증 추진
인티그리트는 자체 개발한 한국어 On-device LLM SynaAI® 3B V1과 Vision·Language·Action을 연결하는 SynaAI® VLA V0를 공개하고, 인천국제공항에서 이를 적용한 로봇 실증 서비스를 추진했습니다. 이번 프로젝트는 AI Model을 단순히 로봇에 탑재하는 데 그치지 않고, 대규모 다중이용시설에서 주변 상황을 실시간으로 인식하고 자연어를 이해하며 자율주행과 행동으로 연결하는 On-device AI 환경을 검증하는 것을 목표로 했습니다.
REAL-WORLD PILOT
다중 이용시설로, 높은 천정과 빛반사, 사람과 사물의 이동이 많고 환경이 지속적으로 변화하는 인천국제공항이라는 대규모 실제 서비스 공간에서 기술 검증을 추진했습니다.
ON-DEVICE AI
네트워크 연결에 대한 의존도를 낮추고 AI를 Robot에서 직접 실행함으로써 빠른 응답과 데이터 보호가 중요한 공항·공공시설을 위한 AI 실행환경을 구현했습니다.
SynaAI® 3B V1
Llama 3.2 3B를 기반으로 50만 건 이상의 한국어 데이터를 학습·최적화하고, 공공·상업시설의 대화 데이터 20만 건을 추가 학습한 한국어 특화 On-device LLM을 공개했습니다.
SynaAI® VLA V0
자체 LLM과 Vision Foundation Model을 결합해 멀티카메라 영상을 이해하고, 상황인식 결과를 실시간 자율주행 경로와 Robot Action으로 연결하는 초기 VLA 모델을 선보였습니다.
01. On-device LLM을 실제 서비스 공간으로
공항과 백화점, 공공시설과 같은 대규모 다중이용시설에서 운영되는 Robot은 사용자의 질문에 답하는 것뿐 아니라 빠른 응답과 안정적인 서비스, 데이터 보호가 동시에 요구됩니다.
인티그리트의 SynaAI® 3B V1은 Llama 3.2 3B를 기반으로 50만 건 이상의 한국어 데이터를 학습해 최적화한 경량 언어모델입니다. 여기에 백화점, 공공장소, 테마파크와 전시장 등 실제 서비스 환경의 대화 데이터 20만 건을 추가 학습해 국내 공공·상업시설의 대화와 안내 서비스에 특화된 On-device LLM으로 개발했습니다.
Cloud 연결에만 의존하지 않고 Robot 자체에서 AI를 실행함으로써 빠른 응답과 데이터 보호가 필요한 현장에서 활용할 수 있도록 한 것이 핵심입니다.
02. 02. Vision과 Language를 자율주행으로
인티그리트는 언어모델과 함께 SynaAI® VLA V0도 공개했습니다.
VLA(Vision-Language-Action)는 Robot이 카메라를 통해 주변 환경을 보고, 언어와 상황정보를 함께 이해한 뒤 그 결과를 실제 행동으로 연결하기 위한 AI 구조입니다.
SynaAI® VLA V0는 자체 LLM과 오픈소스 기반 Vision Foundation Model을 On-device 환경에 적용해, 멀티카메라 영상을 기반으로 주변 상황을 인식하고 실시간으로 자율주행 경로를 생성하는 것을 목표로 개발됐습니다.
즉 기존의 지도와 Sensor 중심 자율주행에 Vision과 Language Context를 더해,
SEE → UNDERSTAND → NAVIGATE
로 이어지는 새로운 AI 자율주행 환경을 성공적으로 실증하였습니다.
03. 80만 km의 현장 데이터에서 인천공항 실증으로
On-device VLA의 기반에는 실제 서비스 Robot 운영을 통해 축적해 온 데이터가 있습니다.
인티그리트는 2021년부터 대형 백화점과 테마파크, 독립기념관 등 다양한 다중이용시설에서 Robot을 운영하며 누적 80만 km 이상의 자율주행 데이터를 축적하고, 이를 기반으로 실시간 상황인식과 자율주행 기술을 고도화해 왔습니다.
인천국제공항 실증은 이러한 경험을 더 크고 복잡한 실제 서비스 공간에서 On-device LLM과 Vision AI, VLA로 통합해 검증하는 단계라는 의미를 갖습니다.
인티그리트와 인천국제공항공사는 앞서 On-device AI Platform과 LLM 실증을 위한 협력을 추진했으며, 이를 통해 공항 환경에 최적화된 AI 모델과 Robot System의 높은 안전성, 신뢰성을 입증하였습니다.
04. AI가 Robot 안에서 보고, 이해하고 움직이도록
이번 프로젝트의 기술적 의미는 AI Model을 실제 Robot의 제한된 연산환경에 최적화하고, Vision과 Language를 실시간 상황인식과 자율주행으로 연결하여 대규모 실제 공간에서 실행하는 것이 핵심입니다.
SynaAI® 3B V1과 VLA V0, 그리고 AirPath® 기반의 On-device AI 실행환경을 통해 인티그리트는 Cloud 중심 AI를 Robot 가까이로 이동시키고, AI가 현장의 정보를 직접 이해해 Robot의 이동과 서비스로 연결되는 높은 효용성, 가용성을 제공하는 서비스 로봇을 공급합니다.
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이 프로젝트에 적용된 엣지 AI 브레인 플랫폼과 온 디바이스 AI 모델 SynaAI® 등,
인티그리트의 Physical AI Platform과 핵심 기술을 자세히 살펴보세요.
AI Compute & Productization
AI Compute와 BSP·OS·ROS2·Sensor·AI Runtime을 통합하여 다양한 AI Model을 실제 Robot과 Device를 위한 엣지 환경으로 전환합니다
AI Operations & Orchestration
서로 다른 Robot의 Mission과 AI Model, Field Data를 하나의 운영환경에서 연결하고 AI의 평가·개선·재배포까지 관리합니다
