임베디드 AI 로봇을 위한 소프트웨어-하드웨어 공동 설계: Corki 프레임워크

Konsep Inti

본 논문에서는 실시간 임베디드 AI 로봇 제어를 위한 알고리즘-아키텍처 공동 설계 프레임워크인 Corki를 제안하여 LLM 추론 빈도를 줄이고 로봇 제어를 가속화하여 기존 시스템 대비 최대 3.6배 빠른 속도와 향상된 성공률을 달성했습니다.

Abstrak

Corki: 실시간 임베디드 AI 로봇 제어를 위한 알고리즘-아키텍처 공동 설계 프레임워크

본 연구 논문에서는 실시간 임베디드 AI 로봇 제어를 위한 알고리즘-아키텍처 공동 설계 프레임워크인 Corki를 소개합니다. 기존 임베디드 AI 시스템은 로봇 동작을 개별 프레임 단위로 나누는 순차적 실행 모델을 사용하여 높은 지연 시간과 높은 에너지 소비를 초래했습니다. Corki는 LLM 추론 빈도를 줄이고 로봇 제어를 가속화하며 데이터 통신을 파이프라인하여 이러한 제한을 해결합니다.

기존 임베디드 AI 시스템은 로봇 동작 예측 및 실행을 위해 LLM 추론, 로봇 제어 및 데이터 통신의 세 단계를 거치는 순차적 실행 모델을 따릅니다. 이러한 순차적 접근 방식은 각 단계의 누적 대기 시간으로 인해 높은 지연 시간을 초래합니다. 또한 세 단계 모두 모든 프레임에 대해 발생해야 하므로 실시간 제약 조건이 더욱 악화됩니다.

Wawasan Utama Disaring Dari

Software-Hardware Co-Design For Embodied AI Robots

by Yiyang Huang... pada arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.04292.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Corki 프레임워크를 실제 제조 환경과 같은 보다 복잡하고 예측 불가능한 환경에 적용하면 어떤 과제에 직면하게 될까요?

Corki 프레임워크를 실제 제조 환경과 같은 복잡하고 예측 불가능한 환경에 적용할 경우 다음과 같은 과제에 직면하게 됩니다.

예측 불가능성 증가: 실제 제조 환경은 끊임없이 변화하며 예측 불가능한 상황이 발생할 가능성이 높습니다. Corki는 일정 시간 동안의 궤적을 예측하기 때문에 예측 범위를 벗어난 갑작스러운 변화나 예상치 못한 장애물에 효과적으로 대응하기 어려울 수 있습니다.
복잡한 작업 환경: 다양한 작업이 동시에 이루어지고 여러 로봇과 사람이 공존하는 제조 환경에서 Corki는 주변 환경과의 복잡한 상호 작용을 고려해야 합니다. 이는 궤적 예측 알고리즘의 복잡성을 증가시키고 실시간 처리에 어려움을 야기할 수 있습니다.
센서 데이터 처리: 실제 환경에서는 다양한 센서 데이터의 노이즈 처리 및 정확도 확보가 중요합니다. Corki는 센서 데이터를 기반으로 궤적을 예측하기 때문에 센서 데이터의 오류는 시스템 전체의 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
안전성 확보: 사람과 로봇이 협업하는 환경에서 안전은 가장 중요한 요소입니다. Corki는 예측된 궤적을 기반으로 로봇을 제어하기 때문에 예측 오류 발생 시 충돌 등의 사고 위험이 존재합니다. 따라서 안전성 확보를 위한 추가적인 메커니즘이 필수적으로 요구됩니다.
실시간 처리 요구사항: 제조 환경에서는 작업 속도와 효율성을 위해 로봇의 빠른 작업 처리가 중요합니다. Corki의 궤적 예측 및 제어 알고리즘은 실시간 처리 요구사항을 충족해야 하며, 복잡한 환경에서도 빠르고 안정적인 성능을 유지해야 합니다.

Corki의 궤적 예측 접근 방식이 예측 정확도를 떨어뜨리지 않고 LLM 추론 빈도를 줄이는 데 효과적이라는 것은 분명하지만 로봇이 예상치 못한 장애물이나 환경 변화에 대응해야 하는 시나리오에서는 어떻게 될까요?

Corki의 궤적 예측은 LLM 추론 빈도를 줄여 효율성을 높이지만, 예상치 못한 상황 발생 시 대응 능력은 여전히 중요한 과제입니다.

단기 예측과 장기 계획의 균형: Corki는 단기간의 궤적 예측에 집중하여 LLM 추론 빈도를 줄이는 데 효과적입니다. 하지만 예상치 못한 장애물이나 환경 변화에 대응하기 위해서는 장기적인 계획 및 경로 재탐색 능력이 필요합니다.
센서 정보 활용 및 반응형 계획: Corki는 센서 정보를 실시간으로 활용하여 예측 궤적을 수정하고 장애물을 회피하는 등의 반응형 계획을 수행해야 합니다.
하이브리드 제어 방식 도입: 장기 계획 및 예측 불가능한 상황에 대응하기 위해 전통적인 로봇 제어 방식과 Corki의 궤적 예측 방식을 결합한 하이브리드 제어 방식을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇의 전반적인 작업 계획은 전통적인 경로 계획 알고리즘을 사용하고, 각 단계의 세부적인 움직임은 Corki의 궤적 예측을 통해 제어하는 방식입니다.
강화학습 활용: 예측 불가능한 상황에 대한 로봇의 대응 능력을 향상시키기 위해 강화학습을 활용할 수 있습니다. 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 로봇이 스스로 학습하여 최적의 행동을 선택하도록 훈련하는 것입니다.

Corki와 같은 임베디드 AI 시스템의 발전이 인간-로봇 협업의 미래와 인간 작업자가 필요로 하는 기술에 어떤 영향을 미칠까요?

Corki와 같은 임베디드 AI 시스템의 발전은 인간-로봇 협업의 미래를 다음과 같이 변화시킬 것입니다.

안전하고 효율적인 협업 환경 구축: 로봇은 인간과 더욱 가까운 거리에서 안전하게 협업할 수 있게 되어 작업 효율성을 높일 수 있습니다.
단순 반복 작업 자동화: 인간 작업자는 로봇이 수행하기 어려운 고차원적인 작업에 집중하고, 로봇은 단순 반복 작업을 자동화하여 작업 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
새로운 기술 및 직무 등장: 임베디드 AI 시스템 개발, 운영, 유지보수를 위한 새로운 기술과 직무가 등장할 것입니다. 인간 작업자는 로봇과 AI 시스템에 대한 이해를 바탕으로 협업 능력을 갖춰야 합니다.
인간 작업자에게 요구되는 기술 변화는 다음과 같습니다.

로봇 및 AI 시스템에 대한 이해: 로봇의 작동 원리, 프로그래밍, 문제 해결 능력 등 로봇과 관련된 기본적인 지식이 필요합니다.
데이터 분석 및 활용 능력: 로봇 및 AI 시스템에서 생성되는 데이터를 분석하고 활용하여 작업 프로세스를 개선하고 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
협업 능력: 로봇과 효과적으로 협업하고 소통하기 위한 능력이 중요해집니다.
결론적으로 Corki와 같은 임베디드 AI 시스템의 발전은 인간-로봇 협업을 더욱 안전하고 효율적으로 만들어 생산성을 향상시키고 새로운 기술과 직무를 창출할 것입니다. 인간 작업자는 변화하는 환경에 적응하기 위해 로봇 및 AI 시스템에 대한 이해를 높이고 협업 능력을 갖추는 것이 중요합니다.