샌프란시스코 기반 스타트업 테라 AI(Tera AI)가 로봇 자율주행을 위한 혁신적인 소프트웨어 개발을 위해 780만 달러(약 104억 원)의 시드 투자를 유치했다. 이번 투자에는 펠리시스(Felicis), 이노비아(Inovia), 칼텍(Caltech), 윌슨 힐(Wilson Hill) 및 기업가 겸 투자자 나발 라비칸트(Naval Ravikant)가 참여했다.

테라 AI는 슈퍼휴먼급 공간 추론(Superhuman Spatial Reasoning) 인공지능 시스템을 구축하여 자율 로봇에 비용이 낮은 시각적 내비게이션을 제공하는 기술을 개발하고 있다. 이 기술은 로봇 조작, 모바일 로보틱스, 자율주행 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

테라 AI의 창업자이자 CEO인 토니 장(Tony Zhang)은 기존 카메라와 GPU가 있는 모든 로봇에서 작동하는 무선 소프트웨어 업데이트를 통해 순수 소프트웨어 기반의 플랫폼에 구애받지 않는 접근 방식을 취하고 있다고 밝혔다. 또한 개발 중인 시스템은 인지 영감을 받았으며 대규모 언어 모델(LLM)과 유사한 방식으로 완전히 새로운 시나리오에 적용될 수 있다고 설명했다.

슈퍼휴먼급 공간 추론 기술의 혁신성

현재 로봇 기술의 가장 큰 과제는 센서 배열, GPS 및 Wi-Fi와 같은 외부 신호, 그리고 환경을 탐색하기 위한 맞춤형 소프트웨어에 의존한다는 점이다. 로봇 공학은 종종 상대적 움직임을 추정하는 것과 같은 특정 작업을 위해 설계된 내장 소프트웨어와 센서를 포함하는 비싼 기성품 하드웨어 솔루션을 필요로 한다.

테라 AI 측은 개발 중인 ‘제로 샷 내비게이션’이라는 소프트웨어는 이러한 장애물을 극복할 수 있다고 주장한다. AI 업계가 주로 대규모 언어 모델(LLM)에 초점을 맞추고 있는 반면, 이 회사는 AI가 독립적으로 공간 추론을 학습할 수 있는 새로운 접근법을 개발했다.

일반적으로 제로샷 러닝(ZSL)은 인공지능(AI) 모델이 사전에 해당 카테고리나 개념에 대한 예시를 보지 않고도 객체 또는 개념을 인식하고 분류할 수 있도록 훈련되는 기계 학습 시나리오를 의미한다. 즉, 모델이 학습 단계에서 접하지 않은 새로운 데이터에 대해 추론할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 한다.

장 CEO는 테라 AI의 핵심 가치 제안이 하드웨어에 구애받지 않는다는 점이라고 강조했다. 이는 매번 재조정할 필요 없이 모든 로봇과 새로운 환경에 대해 순수 소프트웨어 형태로 범용 내비게이션을 해결하는 데 중점을 둔다는 의미라고 설명했다.

공간 추론이 가져올 비용 절감과 확장성

테라 AI에 따르면, 웨이모(Waymo) 차량은 25만 달러의 비용으로 5만 달러의 위치 추적 센서와 10만 달러의 라이다 시스템을 감당할 수 있지만, 5만 달러 미만의 경량 로봇은 자율적으로 탐색하기 위해 더 저렴한 솔루션이 필요하다. 또한, 고정밀 GPS 수신기는 1만 달러, 최고급 IMU(관성 측정 장치)는 3만 달러에 달할 수 있어 많은 소형 로봇에게 자율 내비게이션은 비용적으로 부담스러운 기술이다.

테라 AI의 기술은 하드웨어 제약을 제거하는 범용 내비게이션 소프트웨어로, 비용과 구현 시간을 크게 낮추어 로봇의 가치를 1,000배 향상시킬 수 있다고 장 CEO는 테크크런치에 언급했다.

향후 계획

테라 AI는 현재 미국 내 다양한 로봇 산업 주요 업체들과 제품을 테스트하고 있다. 회사의 고객은 주로 이미 고객을 확보하고 있지만 다른 자율성 플랫폼, 상황 및 환경으로 솔루션을 확장할 때 어려움을 겪고 있는 로봇 제조업체들이다. 이번 투자 자금은 올해 내장형 장치에 초기 솔루션을 배포하고 기술 팀을 확장하는 데 사용될 예정이다.

장 CEO는 소프트웨어가 로봇 플랫폼의 가장 가치 있는 자산이 되는 미래를 전망했다. 그는 사람들이 로봇에 이미 있는 기존 카메라가 위치 추적과 내비게이션에 충분하다는 것을 깨닫게 되면, 더 저렴한 로봇을 대규모로 더 빠르게 배포할 수 있을 것이라고 설명했다. 궁극적으로 그는 iOS 앱스토어처럼 새로운 기능을 다운로드 버튼을 클릭하는 것만으로 설치할 수 있는 미래를 구상하고 있다고 덧붙였다.