AI 핵심 요약
beta- 씨이랩이 16일 ICML 2026에서 온디바이스 비전AI 경량화 논문을 발표했다
- 언어AI 압축기법의 영상AI 성능저하를 지식 증류 방식으로 개선했다
- 압축 후 떨어진 인식률을 최대 92%까지 회복해 추가 GPU 없이 현장 장비에서 고성능 영상AI 구동 가능하게 했다
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[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 피지컬AI 전문기업 씨이랩이 세계 3대 머신러닝 학회인 'ICML 2026' 공식 워크숍에서 비전AI 경량화 연구 논문을 발표했다고 16일 밝혔다.
씨이랩 연구진은 서울에서 개최된 43회 ICML에서 온디바이스AI 기술의 핵심 성과를 공개했다. 온디바이스AI는 저사양 장비에서도 고성능 AI를 구동할 수 있는 기술로, CCTV 관제센터, 스마트 팩토리, 리테일 매장 등 현장에서 필수적이다.
씨이랩에 따르면 기존 대규모 AI 모델은 고가의 GPU를 탑재한 서버와 데이터센터 환경에서만 작동했다. 연구진은 거대언어모델(LLM) 등 언어AI에서 사용되는 압축 기법을 영상AI에 적용할 때 성능이 저하되는 현상에 주목했다. 이를 지식 증류(Knowledge Distillation) 방식으로 전환하는 대안을 제시했다.
실험 결과 5개 영상 모델 모두에서 성능 회복세를 보였다. 특히 엣지 장비용 소형 모델의 경우 압축 후 18.79%까지 떨어졌던 인식 정확도가 67.11%로 상승하면서 압축 전 성능의 92% 수준까지 회복됐으며, 연산 속도 저하는 발생하지 않았다.
이번 기술 개발로 기업들은 고가의 GPU 서버를 추가 도입하지 않고도 기존 보유 장비에서 고성능 영상 분석AI를 실시간으로 구동할 수 있게 됐다. 씨이랩은 디지털 트윈 기반 합성 데이터 생성, Sim2Real 학습, 양자화 및 경량화 배포 등 피지컬 비전AI의 핵심 3단계 파이프라인 전 과정에 걸쳐 기술 완성도를 입증했다.
송유진 씨이랩 CTO는 "이번 연구는 속도 손실 없이 원본 모델에 준하는 정확도를 유지하면서 모델 크기를 획기적으로 줄여주는 온디바이스 비전AI의 실용성을 증명했다"며 "고객들이 추가적인 인프라 투자 없이 현장 장비에서 즉각 고성능 영상AI를 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.
nylee54@newspim.com
