Edge & Physical AI

AI가 Cloud를 넘어 Device와 Physical World에서 동작하기 위한 Edge AI, On-device AI 및 Physical AI 연구.

연구 배경

TinyML은 연산 자원이 제한된 소형 저전력 디바이스에 경량화된 모델을 배포해, 클라우드로 데이터를 보내지 않고도 현장에서 실시간으로 판단하게 하는 기술입니다. 지연시간 감소·프라이버시 보호·에너지 효율이라는 클라우드 AI의 한계를 보완합니다. 여기에 VLM(Vision-Language Model), 나아가 시각·언어 입력을 로봇의 행동으로 직접 연결하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델이 결합되면서, AI가 화면 밖 물리 세계에서 인지하고 판단하고 행동하는 Physical AI/Embodied AI로 확장되고 있습니다.

핵심 주제

• TinyML 기반 On-device AI 모델 경량화 및 배포
• Edge AI의 저지연·프라이버시·에너지 효율 설계
• VLM 기반 시각-언어 인지 모델 활용
• VLA 기반 로봇 행동 제어와 Physical AI 적용