발레오(Valeo)와 글로벌 카메라 분산형 피지컬 인프라 네트워크(decentralized physical infrastructure network, DePIN) 기업 나틱스(NATIX Network)가 오픈소스 멀티카메라 기반 ‘월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM)’ 구축을 위한 파트너십을 체결했다고 22일(프랑스 현지시간) 발표했다.
양사는 발레오의 월드 모델링 전문 기술과 나틱스의 대규모 글로벌 멀티카메라 데이터셋을 결합해 물리적 환경을 이해·예측·추론하는 차세대 ‘피지컬 AI (Physical AI)’ 개발을 가속화한다는 계획이다.
자율주행과 로보틱스 기술의 급속한 발전으로 고품질의 실제 환경 데이터에 대한 수요가 빠르게 늘고 있는 가운데, 이번 협력은 분산형 데이터 수집과 생성형 월드 모델을 결합한 것이 특징이다. 발레오는 글로벌 모델링과 생성형 AI 연구 경험을, 나틱스는 전 세계 차량에서 수집되는 360도 멀티카메라 데이터 네트워크를 제공한다.
마크 브레코(Marc Vrecko) 발레오 브레인 사업부 CEO는 “발레오의 AI 연구센터는 2018년 설립 이후 자율주행 및 주행 보조 분야를 중심으로 자동차 산업 내 AI 연구를 선도해 왔다”며 “나틱스의 글로벌 멀티카메라 데이터와 발레오의 생성형 월드 모델링 연구 전문성을 결합함으로써 차세대 엔드투엔드(end-to-end, E2E) AI 모델의 품질과 접근성을 동시에 높이고 연구 커뮤니티가 활용할 수 있는 강력한 개방형 모델을 제공하게 될 것”이라고 밝혔다.
알리레자 고즈(Alireza Ghods) 나틱스 공동창업자 겸 CEO는 “월드 파운데이션 모델은 2017년부터 2020년까지 대규모 언어 모델(LLM) 등장에 비견될 전환점”이라며 “확장 가능한 월드 모델을 먼저 구축하는 팀이 피지컬 AI 시대의 기반을 정의하게 될 것”이라고 말했다. 그는 이어 “분산형 멀티카메라 네트워크를 갖춘 나틱스는 대형 완성차 업체(OEM)보다 빠른 데이터 확장이 가능하다”고 강조했다.
월드 파운데이션 모델은 텍스트를 넘어 실제 물리 세계로 생성형 AI의 적용 범위를 확장하는 개념으로, 공간과 시간까지 포함한 4차원 환경을 이해하고 미래 상태를 예측하는 것을 목표로 한다. 기존 인지 기반(perception-only) 모델이 현재 상황 파악에 머문다면, 멀티카메라 기반 월드 모델은 다음에 발생할 움직임과 상호작용까지 예측할 수 있다는 점에서 차별화된다.
이번 협력은 오픈소스 프레임워크를 기반으로 진행된다. 양사는 모델과 데이터셋, 학습 도구를 공개해 개발자들이 지역과 주행 환경별로 월드 모델을 미세 조정하고 피지컬 AI 성능을 벤치마킹할 수 있도록 할 예정이다. 이는 발레오의 오픈소스 프레임워크인 비디오 자기회귀 모델 ‘VaViM (Video Autoregressive Model)’과 비디오-행동 모델 ‘VaVAM (Video-Action Model)’을 기반으로 하며, 주로 전방 카메라 영상에 집중됐던 기존 구조를 멀티카메라 입력으로 확장하는 접근이다.
나틱스는 7개월 동안 10만 시간 이상의 멀티카메라 주행 데이터를 수집했으며, 이는 총 60만 시간 규모의 영상 데이터에 해당한다. 이 데이터는 미국, 유럽, 아시아 전역의 실제 차량에서 지속적으로 수집되고 있다. 이를 통해 자율주행차와 로봇이 실제 환경에서 사용하는 것과 유사한 완전한 공간 인식을 AI 학습에 적용할 수 있을 것으로 양사는 보고 있다.
AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)
<저작권자 © AEM. 무단전재 및 재배포 금지>
