ST, AIoT 실현 '에지 AI' 뭘 바꿀까…세탁기물 40% 절약·전기차 내부온도 알림

ST마이크로일렉트로닉스가 에지 인공지능(AI) 도입을 가속화한다. 이를 통해 끝단에 위치한 사물인터넷(IoT)의 지능화(AIoT)에도 일조할 전망이다.

ST마이크로일렉트로닉스(대표 장-마크 쉐리)는 지난 6일 ‘ST 에지 AI 서밋’을 개최하고 에지 AI로 기업의 제품 혁신을 지원하는 포괄적 에코시스템을 제공한다고 7일 발표했다.

ST 하드웨어와 함께 무료로 사용하는 통합 소프트웨어 툴 세트인 ST 에지 AI 스위트를 발표했다. AI를 탑재한 수십억 개의 연결된 자율 사물의 설계와 배포를 로컬에서 바로 시작할 수 있다. ST 에지 AI 스위트는 ST의 방대한 하드웨어와 임베디드 AI 최적화용 관련 툴을 최대한 활용해 고객이 AI 솔루션을 손쉽게 개발하게 해준다. 머신 러닝(ML) 프레임워크와 주요 파트너인 엔비디아, AWS 등으로 이루어진 기존 AI 에코시스템을 활용하는 동시에, 지난 10년간 출시된 각종 소프트웨어 툴, 평가 및 개발 키트를 확장하고 통합할 예정이다.

장-마크 쉐리(Jean-Marc Chery) ST 사장 겸 CEO는 “우리는 수백억 개의 사물이 자율적으로 연결되면서 소비자 생활과 기업 생산성의 모든 측면에서 사용자에게 가치와 편의성을 제공하는 세상으로 나아가고 있다”라며, “이를 위해서는 스마트폰, 개인용 커넥티드 기기, 스마트 홈 및 빌딩 제어 시스템, 산업용 장비, 자동차 등 다양한 디바이스에 걸쳐 AI 알고리즘이 에지 환경에서 클라우드와 온디바이스 모두에서 실행돼야 한다”고 말했다.

이어, “ST 제품은 이러한 모든 디바이스에서 이미 핵심 요소이지만, 이번에 발표한 업계 최고의 무료 소프트웨어 제품군과 결합함으로써 차별화를 이루게 된다”라며, “이 조합을 통해 보다 지능적인 에지로의 전환을 실현하면서, 조직 규모와 상관없이 모든 고객이 ST의 하드웨어 포트폴리오를 활용해 에지 AI를 보다 간편하게 배포하고 연결된 미래의 비전을 수립할 수 있다”고 설명했다.

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ST 하드웨어에 올라탄 '에지 AI 스위트'

ST AI 전략은 포괄적인 통합 툴 세트, 기술 및 교육 예제, 그리고 ST 에지 AI 핵심 기술로 불리는 임베디드 AI 솔루션의 통합된 최적화 툴의 가용성에 기반하고 있다. ST 에지 AI 스위트는 데이터 과학자, 임베디드 소프트웨어 개발자, 하드웨어 시스템 엔지니어 등 다양한 프로파일 수요와 요건을 해결해준다는 것. 단순하고 직관적인 인터페이스로 구성돼 사용이 간편하며, 데스크톱, CLI, 웹, API 등 다양한 방식으로 제공된다.

ST 에지 AI 스위트는 다수의 ST 하드웨어 플랫폼에서 실행된다. 발표된 AI 하드웨어 가속 포트폴리오, 산업용 애플리케이션용으로 설계된 STM32N6 및 STM32 MPU 등을 포함한 STM32 범용 MCU에서 실행된다. 스텔라(Stellar) 오토모티브 마이크로컨트롤러는 자동차 제조사가 전기 파워트레인의 예지보전으로 소프트웨어 정의 차량으로 전환해 차량 생애주기를 연장하거나 배터리 관리 시스템으로 에너지 효율을 극대화하도록 지원한다.

이는 지능형 센서(지능형 센서 처리 장치(ISPU), 머신 러닝 코어(MLC) 기반 및 고급 이미징용 ToF(Time-of-Flight) 센서 활용 등)를 내장해 산업 및 자동차를 비롯해 웨어러블 액세서리에서부터 개인용 첨단 전자기기 애플리케이션에 이르기까지 다양한 분야에 적합하다. 광범위한 평가 및 개발 보드에서 지원된다.

ST 에지 AI 제품군의 핵심 구성 요소는 프로젝트 각 단계마다 엔지니어에게 필요한 모든 소프트웨어와 툴을 통합한 ST 에지 AI 코어이다. ST 에지 AI 코어는 ML 프레임워크에서 ML 및 NN 알고리즘을 가져오고, 상세한 분석을 제공하며, 센서, MCU, MPU 등에 맞게 알고리즘을 최적화하고 원본 모델과 비교해 검증한 후, 마지막으로 도출된 임베디드 AI 솔루션을 해당 디바이스에 매핑한다. 각기 다른 플랫폼에서 동일한 알고리즘을 순수 SW 또는 특정 HW 가속기를 활용해 벤치마킹하면서 클릭 몇 번으로 정확도와 추론 시간을 평가할 수 있다.

STM32에서 무료 제공되는 오토ML 툴인 나노에지 AI 스튜디오는 이제 모든 ARM 코어텍스-M 기반 MCU에서 사용할 수 있다. 이와 동시에 ST 오토ML 툴 나노에지 AI 스튜디오는 전 세계 고객을 위해 업그레이드를 진행 중이며 무료로 제공된다. 나노에지 AI 스튜디오에서 생성한 라이브러리는 모든 STM32 마이크로컨트롤러에서 무료로 무제한 배포할 수 있다.

또한, 나노에지 AI 스튜디오는 모든 ARM 코어텍스-M 기반 마이크로컨트롤러를 대상으로 하기 때문에, 특별 라이선스 계약에 따라 다른 ARM 코어텍스-M 마이크로컨트롤러에서 고유의 온디바이스 학습을 포함한 라이브러리를 구축하고 배포할 수 있다.

한편, 서밋에서는 ST 에지 AI 제품군 기능 프리뷰가 공개됐다. 무료 접근을 통해 대규모 및 소규모 고객들이 커뮤니티 중심 방식으로 리소스와 지식을 통합할 수 있도록 지원한다. 첫번째 릴리스는 내년 상반기 제공된다.

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세탁기물도 아끼고, 노트북 사용패턴까지 알아낸다

에지 AI를 도입하면 속도, 전력소모, 개인정보보호, 보안, 비용 효율성 측면에서 수많은 이점을 제공할 수 있다. 기업이 보다 지능적이고 반응성이 뛰어나며 효율적인 제품을 제작해 빠르게 변화하는 데이터 중심 세상의 요구를 충족한다.

가령 세탁기 성능을 향상시킬 수 있다. ST에 따르면 현재 한 주요 가전기기 제조사가 이 솔루션을 도입하는 중이며, 내년에 제품이 출시될 예정이다.

적용된 첫 번째 머신 러닝 알고리즘은 가상의 센서 방식을 수립하는 것으로, 모터 전류 측정값을 기반으로 세탁할 의류의 무게를 추정한다. 또 다른 머신 러닝 알고리즘은 6축 모션 센서에서 데이터를 수집해 드럼이 세탁기 외측 케이스와 접촉할지를 계산함으로써 드럼 충돌을 방지한다. 이러한 알고리즘 입력값을 기반으로 프로그램이 필요한 전류를 정확히 사용해 모터를 구동하고, 세탁 코스동안 사용되는 물과 세제 양을 조절하면서 물을 15~40%가량 절감한다. 두 알고리즘 모두 나노에지 AI 스튜디오를 이용해 개발됐으며, ST 6축 모션 센서와 함께 STM32G0 MCU에서 실행된다.

또 다른 사례로 HP 엔지니어링 팀은 ST와 긴밀하게 협력하면서 디바이스 및 사용자의 모션에 기반해 다양한 사용자 활동을 인식하는 AI 모델을 개발 및 훈련해왔다. 이 과정에서 다양한 사용 사례를 다뤘는데, 노트북이 테이블 위에 혹은 사용자의 무릎에 놓이거나, 가방 안에 넣고 꺼내는 등의 상황 등이다. 이를 통해 스마트 6축 모션 센서에 탑재된 HP 디바이스 전용 AI 모델을 제작할 수 있었다.

여기서 매우 흥미로운 부분은 바로 전력 소모량이다. 이 센서는 34 마이크로앰프에서 에지 AI 알고리즘을 실행한다. 이에 따라 HP 컴퓨터는 변화를 감지하고 그에 맞게 대응할 수 있다. 무엇보다 중요한 점은 더 중요한 작업에 쓸 수 있게 배터리 전력을 아낄 수 있다는 것이다.

전기차(EV) 모터 작동 및 유지보수도 최적화한다. ST는 HPE 그룹과 협력해 전기 자동차 모터의 작동 및 유지보수를 최적화하고 있다. 이 과정에서 문제는 실제 사용 시 전기 모터 회전자(rotor)의 내부 온도를 모니터링해 출력을 최적화함으로써 보다 효율적이고 안전하게 작동하게 만드는 것이었다.

하지만 이 작업은 회전자가 노출돼 있는 실험실에서는 가능하지만 차량에서 실제 작동하는 모터에서는 불가능하다. 해결책은 에지 AI로 모델을 훈련시키고 가상 온도 센서를 구축해 외부 온도 측정값으로부터 회전자의 내부 온도를 추정하는 것이다. 이 알고리즘은 모터를 제어하는 마이크로컨트롤러인 스텔라(Stellar) 오토모티브 MCU에서 실행된다.

이 MCU는 진동 분석으로 잠재적인 이상 현상을 탐지하는 AI 알고리즘도 실행한다. 이러한 방식은 전기차 배터리와 같은 다른 핵심 부품에도 적용할 수 있는데, 이 경우 배터리 내부 온도는 측정하기 어렵지만 에지 AI 모델은 외부 측정값으로 이를 시뮬레이션할 수 있다.

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