Mistral, 첫 로봇 모델 Robostral Navigate 출시

AI 기업 Mistral AI는 수요일 단일 카메라로 로봇을 조종하는 80억 파라미터 모델인 Robostral Navigate를 공개했으며, 이는 프랑스 기업의 물리적 AI 분야 첫 진출을 의미합니다.

이 출시는 창고와 공장에서 널리 사용되는 센서 중심의 내비게이션 시스템을 도전하기 위한 것입니다.

Mistral AI, AI 기반 혁신적 내비게이션 시스템 구축

9월 시리즈 C 라운드에서 117억 유로(약 134억 달러)로 평가받은 파리 기반 스타트업은 그동안 텍스트와 코드 분야에서 OpenAI와 경쟁해 왔습니다. 그러나 새로운 모델 Robostral Navigate는 회사를 완전히 다른 기술 카테고리로 이끌었습니다.

Mistral의 보도자료에 따르면, 이 모델은 ‘구체적 내비게이션(embodied navigation)’을 처리하며, 이는 로봇이 외부 입력 없이 사무실, 가정, 상업용 건물 및 야외 공간을 이동할 수 있게 합니다.

그러나 LiDAR, 깊이 센서 또는 여러 카메라의 협업을 의존하는 일반적인 자율 내비게이션 모델과 달리, Robostral Navigate는 단일 RGB 카메라로 작동합니다. 모델이 필요한 것은 AI 텍스트 프롬프트와 같은 평문 지시뿐이며, 이후 이를 실행하기 위한 이동 명령을 생성합니다.

Mistral AI 체험판 번호

Mistral AI는 로봇 AI 모델이 R2R-CE 검증 미시청에서 76.6%의 점수를 받았다고 밝혔습니다. 이 벤치마크는 로봇이 학습되지 않은 환경에서 지시를 얼마나 잘 따르는지를 측정합니다. The News International에 따르면, 이 수치는 이전의 최고 단일 카메라 점수 보다 9.7점 높습니다.

AI Weekly 보도에 따르면, 이 모델은 LiDAR와 깊이 센서를 기반으로 한 다중 센서 시스템보다 4.5점 앞서 검증 시청 점수 79.4%를 기록했습니다.

이러한 격차가 실제 상황에서 유지된다면, 산업용 로봇에 관심 있는 이들에게 가장 중요한 문제가 될 것입니다. 자연스럽게 모바일 로봇 분야에서는 카메라만으로는 너무 취약하다는 일반적인 가정이 있어, 완전한 센서 스택이 필수적입니다. 단일 카메라만으로 풀 스택 시스템을 능가하거나 동등한 성능을 발휘하는 빌드는 창고 및 시설용 기계의 부품 비용을 절감할 수 있습니다.

실제 사용에 대한 회의론

이 점수들은 실제 상황이 아닌 시뮬레이션 환경에서 나온 것임을 주목할 가치가 있습니다. Mistral은 약 6,000개의 장면에서 약 400,000개의 궤적을 사용하여 모델을 훈련했으며, 이 방법은 훈련 토큰을 22배 줄이고 이전에는 몇 달이 걸리던 훈련을 단 며칠로 단축했다고 주장합니다.

하지만 AI Weekly가 지적했듯이, 해당 회사는 실제 로봇 사용 결과나 온디바이스 지연 시간과 관련된 수치를 아직 공개하지 않았습니다. 엔지니어들은 76.6%의 성공률이 실제 배포에 충분히 좋은지 의문을 제기하기도 했습니다.

Mistral은 또한 약 30억 유로(약 34억 2천만 달러)를 조달하기 위해 협상 중이며, 평가 가치는 약 200억 유로(약 230억 달러)에 근접할 것으로 보도되었습니다.