뉴로클, 제조 현장용 AI 학습 엔진 공개

뉴로클

| 서울=한스경제 김종효 기자 | 뉴로클은 AW2026 전시회에서 열린 포럼에서 딥러닝 학습 엔진 'Neuro-T Engine'을 처음 공개했다고 18일 밝혔다. 이 엔진은 제조 현장에서 직접 AI 모델을 학습하고 운영할 수 있도록 설계됐다.

제조 산업에서는 공정 미세화와 제품 고도화로 결함이 미세하고 비정형적으로 변하고 있다. 생산 환경 변화와 신규 결함 발생도 잦아지면서 AI 비전 검사 모델의 업데이트와 재학습 수요가 늘고 있다.

기존 AI 비전 시스템은 별도의 개발 환경에서만 모델 학습이 가능했다. 현장에서 취득한 데이터를 외부 서버로 전송해 재학습한 뒤 다시 배포해야 했다. 이 과정은 대응 속도를 늦추고 운영 부담을 키웠다.

뉴로티 엔진은 이런 한계를 해결하기 위해 개발됐다. CLI와 API 형태로 제공돼 기존 검사 시스템이나 장비 내부에 학습 모듈만 내장하면 된다. 별도의 환경 변경 없이 AI 모델 학습 기능을 추가할 수 있다.

장비 제조사와 시스템 통합 업체는 기존 제품 구조를 바꾸지 않고도 AI 학습 기능을 통합할 수 있다. 뉴로클이 검증한 오토딥러닝 기반 학습 알고리즘을 그대로 활용할 수 있어 별도 개발이나 최적화 없이 고성능 AI 모델 학습이 가능하다.

뉴로클은 이번 엔진 공개로 GUI 기반 모델 학습 소프트웨어 'Neuro-T', 런타임 라이브러리 'Neuro-R', 현장 학습 엔진 'Neuro-T Engine'까지 AI 비전 모델의 학습·추론·운영 전 과정을 지원하는 소프트웨어 라인업을 완성했다. 모든 소프트웨어는 개별 모듈 형태로 제공돼 신속한 도입이 가능하다.

뉴로클은 뉴로티 엔진을 기반으로 제조 현장에 최적화된 MLOps 구축 방안도 제시했다. 모듈화 구조로 기존 시스템 변경을 최소화하며 도입할 수 있다. 생산 장비 내부에서 AI 추론과 모델 재학습을 동시에 수행하거나 장비에서는 추론만 하고 이미지는 중앙 서버로 전송해 모델을 학습·관리하는 방식도 지원한다. 장비별 개별 운영과 중앙 통합 관리 환경 모두 적용 가능하다.

뉴로티 엔진은 GPU 자원 활용을 극대화하는 다양한 학습 옵션을 제공한다. 여러 GPU를 하나의 모델 학습에 병렬로 활용하거나 GPU 자원을 분할해 여러 모델을 동시에 학습할 수 있다. 하나의 GPU를 가상 GPU처럼 활용하는 기능도 지원한다.

현장 참가자는 "제조 현장에서 AI 모델을 안정적으로 운영하려면 빠른 학습과 업데이트가 가능한 MLOps 구조가 필요하다"며 "뉴로티 엔진은 기존 시스템 구조를 유지하면서도 AI 학습 기능을 쉽게 내장할 수 있어 현장 중심 AI 학습 인프라 구축에 도움이 될 것"이라고 말했다.

이홍석 뉴로클 대표는 "이번 뉴로티 엔진 공개로 산업 현장에 최적화된 AI 비전 MLOps 환경을 효율적으로 구축할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.