NXP에서 로봇 공학 AI 모델을 임베디드 플랫폼에 적용하기 위한 데이터셋 기록, VLA 미세 조정, 온디바이스 최적화에 대한 실용적인 가이드라인을 발표했습니다. 이 가이드에서는 일관성 있는 데이터셋 기록의 중요성과 카메라, 그립퍼 카메라 사용, 전방위 다양성 확보에 대해 강조합니다.
VLA 모델의 성능을 최적화하기 위해 NXP는 분할 및 정량화, 제어 인식 스케줄링과 같은 기술을 활용하여 i.MX 95 애플리케이션 프로세서에서 실시간 성능을 향상시켰습니다. 이러한 최적화는 컴퓨팅, 메모리, 전력 제약 조건이 있는 임베디드 로봇 플랫폼에 모델을 배포하는 데 필수적입니다.
NXP는 i.MX 95 애플리케이션 프로세서에서 30% 빠른 추론 성능을 달성했으며, 이는 VLA 모델을 임베디드 로봇 시스템에 통합하는 데 중요한 진전입니다. 이 가이드에서는 이러한 최적화에 대한 자세한 정보와 재사용 가능한 체크리스트를 제공합니다.
데이터셋 기록 시에는 고정된 카메라, 제어된 조명, 강한 대비, 고정된 교정, 데이터 수집 제한 등의 요소가 중요합니다. 또한, 그립퍼 카메라를 사용하고, 간단한 하드웨어 트윅을 적용하며, 다양한 에피소드 분포를 확보하는 것이 중요합니다.
NXP는 데이터셋 기록, VLA 정책 미세 조정, i.MX 95 SoC에서의 실시간 성능 강조에 대한 실용적인 모범 사례를 제시하며, 로봇 공학 AI의 발전을 실질적인 임베디드 로봇 시스템으로 전환하는 데 기여합니다.