이번 챌린지는 CVPR의 Open-World Vision 워크숍에서 진행된 글로벌 경연으로, 객체 종류별 단 10장의 예시 이미지만으로 새로운 객체를 탐지하는 AI의 성능을 평가한다. 대규모 데이터 수집과 라벨링 없이도 다양한 산업 현장에 AI를 적용할 수 있는지를 검증하는 대표적인 벤치마크로 꼽힌다.
올해 대회에는 X-ray, 열화상, 항공영상 등 일반 인터넷 데이터에서 접하기 어려운 20개 전문 도메인으로 구성된 데이터셋(Roboflow20-VL FSOD)이 사용됐다.
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슈퍼브에이아이는 자체 개발한 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’를 활용해 평균 객체 탐지 정확도(mAP) 53.9를 기록하며 정상에 올랐다. 이는 2위를 기록한 중국 푸단대학교·레노버 산학 연합팀(51.6)을 앞선 성적이다. 지난해 같은 대회에서 4위에 머물렀던 슈퍼브에이아이는 1년 만에 우승을 차지하며 기술력을 입증했다. 주최 측이 제시한 기준 모델 점수(33.3)도 크게 웃돌았다.
세부 평가에서도 강세를 보였다. 슈퍼브에이아이는 전체 7개 카테고리 가운데 5개 분야에서 1위를 기록했다. 산업(Industry) 부문에서는 64.4점으로 압도적인 성적을 거뒀고, 의료(Medical) 부문에서는 51.4점을 기록하며 2위와 9점 이상 격차를 벌렸다.
회사는 특정 분야에 한정되지 않고 다양한 산업 환경에서 고르게 높은 성능을 확보했다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 소량의 데이터만으로도 제조·물류·의료 등 다양한 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 실용성을 입증했다는 평가다.
이번 대회에 활용된 ‘제로(ZERO)’는 슈퍼브에이아이가 자체 개발한 산업 특화 비전 파운데이션 모델이다. 대규모 이미지 데이터로 사전 학습됐으며, 제로샷(Zero-shot) 기술을 기반으로 별도의 데이터 라벨링 없이도 새로운 객체를 인식할 수 있다. 이를 통해 AI 도입에 필요한 시간과 비용을 줄이고 현장 적용성을 높인 것이 특징이다.
슈퍼브에이아이는 지난해 모델의 기본 성능 검증에 집중했다면, 올해는 각 산업 도메인에 빠르고 효율적으로 적응할 수 있는 체계 구축에 역량을 집중했다고 설명했다. 특히 정부 주도의 대규모 데이터와 인프라를 보유한 중국 연구기관들과의 경쟁에서 산업 특화 전략과 효율적인 학습 방법론만으로 우승을 차지했다는 점을 강조했다.
김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “이번 우승은 단순한 수상을 넘어 고비용 인프라 없이도 산업 특화 전략과 효율적인 방법론으로 글로벌 최고 수준의 경쟁력을 확보할 수 있음을 보여준 사례”라며 “앞으로도 벤치마크 성능에 그치지 않고 실제 산업 현장에서 가치를 창출하는 AI 개발에 집중하겠다”고 말했다.
차문수 CTO는 “연구 성과와 산업 활용성을 동시에 고려한 것이 이번 결과의 핵심”이라며 “제로는 단순히 점수가 높은 모델이 아니라 고객 현장에 빠르고 가볍게 적용할 수 있는 실용적 AI 모델을 지향한다”고 밝혔다.
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