슈퍼브에이아이, 산업 특화 비전 파운데이션 모델 'ZERO' 논문 공개

실제 산업 현장에 AI를 도입하는 데에는 큰 장벽이 존재합니다. 일반적인 데이터로 학습된 파운데이션 모델은 제조, 물류, 리테일 등 특정 도메인의 복잡하고 예측 불가능한 환경을 제대로 이해하지 못하기 때문이죠. 고품질의 산업용 데이터를 확보하고 가공하는 것 또한 엄청난 비용과 시간을 요구하는 어려운 과제입니다.

슈퍼브에이아이는 산업 현장의 AI 혁신을 도울 비전 파운데이션 모델 'ZERO'에 대한 연구 논문을 공개합니다. 제로는 학계의 연구 성과와 실제 산업 현장의 요구 사이의 간극을 메우기 위해 탄생한 산업 특화 비전 파운데이션 모델입니다.

기존 모델의 한계, ZERO는 어떻게 극복했는가?

기존의 파운데이션 모델은 재학습 없이는 특정 산업 분야에 바로 적용하기 어려웠습니다. 제로는 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 멀티모달 프롬프트(Multi-modal Prompts) 방식을 활용하여, 별도의 학습 없이도 다양한 산업 현장의 객체를 정확하게 탐지하고 이해할 수 있습니다.

놀라운 점은 제로가 방대한 양의 일반 데이터가 아닌, 슈퍼브에이아이가 보유한 10억 장 규모의 산업 데이터 중 핵심만을 정제한 90만 개의 고품질 데이터셋으로 학습되었다는 사실입니다. 이는 '데이터 중심 AI'에 대한 슈퍼브에이아이의 깊은 이해와 독보적인 기술력이 있었기에 가능했습니다. 적은 데이터로도 최고의 성능을 내는 효율성, 바로 제로의 핵심 경쟁력입니다.

ZERO의 압도적인 기술력: 데이터 엔진과 학습 전략

제로의 강력한 성능은 체계적으로 설계된 데이터 엔진과 학습 전략(Training Strategy)에서 비롯됩니다.

• 데이터 엔진 ⚙️: 슈퍼브에이아이의 상용 데이터 플랫폼(슈퍼브 플랫폼) 운영 노하우가 집약된 데이터 엔진은 단순히 데이터를 모으는 것을 넘어, '가장 가치 있는 데이터'를 선별하고, 데이터의 품질과 활용도를 극대화합니다.
• 학습 전략 🧠: 사전 학습된 모델에 시각적 프롬프트 처리 능력을 점진적으로 추가하면서도, 기존의 텍스트 이해 능력이 저하되지 않도록 안정적인 학습을 진행합니다. 텍스트 프롬프트와 비주얼 프롬프트 간의 시너지를 극대화하여 어떤 조건에서도 높은 성능을 발휘합니다.

숫자로 증명된 ZERO의 성능

제로의 우수성은 객관적인 수치로 명확히 증명되었습니다.

• CVPR 2025 챌린지 석권 🏆: 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학회 CVPR 2025에서 '객체 인스턴스 탐지' 부문 2위, '퓨샷 객체 탐지(FSOD)' 부문 4위를 차지하며 기술력을 세계적으로 인정받았습니다.
• 산업 벤치마크 압도적 1위 🥇: 헬스케어, 자율주행, 리테일 등 37개의 다양한 산업 데이터셋 평가에서 기존 모든 모델을 큰 차이로 능가하며 실제 산업 현장에서의 강력한 일반화 성능을 입증했습니다.
• 학술 벤치마크 성능 벤치마크 📊: 널리 사용되는 학술 벤치마크 LVIS-Val에서도 훨씬 적은 데이터로 SOTA 모델에 근접하는 성능을 달성하며 데이터 효율성을 증명했습니다.

ZERO가 열어갈 '피지컬 AI'의 미래

피지컬 AI는 로봇, 자율주행차, 스마트 팩토리처럼 물리적 세계와 상호작용하며 작업을 수행하는 AI를 의미합니다. 피지컬 AI가 제대로 작동하기 위한 가장 핵심적인 전제 조건은 바로 '세상을 정확하게 보고 이해하는 능력'입니다.

제로는 바로 이 '눈'의 역할을 수행하는 핵심 기술입니다. 로봇이 복잡한 창고에서 정확한 물건을 집고, 자율주행차가 돌발 상황을 즉시 인지하며, 스마트 팩토리가 미세한 불량을 실시간으로 잡아내는 피지컬 AI 혁신을 현실로 만들 가장 실용적이고 강력한 솔루션입니다.

슈퍼브에이아이는 제로로 실제 산업 현장의 문제를 해결하고 비즈니스의 가치를 창출하는 AI를 만들어가겠습니다.

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