Hedra, 로봇 공학에서 AI 모델을 교육하고 향상시키기 위한 모델 공장을 공개하다

미국 기술 회사 Hedra는 2026년 11월 10일, 기존 솔루션을 기반으로 한 특화된 AI 모델을 생성하기 위한 Model Factory 플랫폼을 도입했습니다. 이 플랫폼은 계산 인프라, 추가 교육, 성능 최적화 및 배포 후 지속적인 모델 개선을 위한 도구를 통합합니다. 이 서비스는 로봇공학, 산업 시스템, 생물학 연구 및 방위 기술 분야의 개발자를 대상으로 합니다.

Model Factory의 주요 특징은 Recursive Self-Improvement (RSI) 접근 방식의 적용입니다. 이는 자율 AI 에이전트를 사용하여 실험, 결과 평가 및 모델 조정의 순차적 사이클을 포함합니다. 이 과정은 연구자들이 훈련 목표를 설정하고 얻은 솔루션의 품질을 검증하면서 통제됩니다.

Hedra Model Factory의 작동 방식

모델을 적응시키기 위해 고객은 기본 AI 시스템과 특정 작업과 관련된 데이터를 제공합니다. 여기에는 비디오 녹화, 센서 정보, 컴퓨터 시뮬레이션 결과 또는 산업 장비 매개변수가 포함될 수 있습니다. Hedra는 격리된 GPU 환경에서 계산을 수행한 후, 회사 전문가들은 AI 에이전트와 함께 추가 교육을 조직합니다.

이미지, 비디오 및 기타 유형의 정보를 분석할 수 있는 멀티모달 모델이 이 과정에서 사용됩니다. 이 모델들은 훈련 데이터를 평가하고 피드백을 제공하며 다양한 설정으로 실험을 수행하는 데 도움을 줍니다. 이 접근 방식은 새로운 시스템을 처음부터 만들지 않고도 기존 모델을 특정 조건에 맞게 조정할 수 있게 합니다.

훈련이 완료된 후, 고객은 자신의 서버나 Hedra의 파트너 데이터 센터에 모델을 배포할 수 있습니다. 계산 자원이 제한된 장치의 경우, 모델 최적화를 위한 증류가 제공됩니다. 이는 필요한 기능을 유지하면서 계산 복잡성을 줄이는 방법입니다.

개발자는 또한 모델 배포 후 얻은 데이터를 사용하여 추가 개선을 제안합니다. 연구자들은 결과를 분석하고 새로운 훈련 사이클을 조직하며, 고객이 설정한 검사를 통과한 후 업데이트된 버전을 출시합니다.

기술이 보여준 결과

예를 들어, Hedra는 이미지 생성 및 편집을 위한 Krea 3 모델의 최적화를 제시했습니다. 회사에 따르면, 2K 해상도에서 이미지 처리 시간이 약 22초에서 3.6초로 줄어들어 약 6배 빨라졌습니다. 작업은 4개의 AMD Instinct MI355X 가속기 하드웨어 구성에서 일주일도 걸리지 않았습니다.

가속은 모델 증류, 계산 최적화 및 생성 단계 수를 30에서 14로 줄이는 등 여러 변경 사항으로 인해 이루어졌습니다. 따라서 이 수치는 Model Factory의 보편적인 성능 향상으로 간주될 수 없습니다. 이는 특정 모델, 테스트 부하 및 선택된 설정에 관한 것입니다.

다른 실험에서는 Hedra가 H3 비디오 모델의 물리적 프로세스 재현 능력을 개선했습니다. 추가 훈련 후, Physics-IQ 테스트에서의 결과가 30.3에서 34.9점으로 증가했습니다. 이 테스트는 Google DeepMind의 참여로 개발되었으며, 생성 비디오 모델이 객체 이동, 충돌 및 기타 물리적 현상을 얼마나 현실적으로 묘사하는지를 평가합니다.

회사는 또한 증류된 비디오 모델 버전이 AMD MI355X 가속기에서 3초 미만의 시간에 5초 클립을 생성할 수 있었다고 보고했습니다. 그러나 높은 생성 속도만으로는 생성된 모든 장면의 물리적 정확성을 보장하지 않습니다.

로봇 그립 실험

Hedra의 별도 연구는 로봇 시스템의 그리퍼 교체 후 적응에 초점을 맞췄습니다. 그리퍼는 로봇이 물체를 잡고 이동하는 데 사용하는 장치입니다. 이러한 변경은 새로운 장비의 기하학 및 매개변수가 원래 것과 다르기 때문에 이전에 훈련된 모델의 작동을 방해할 수 있습니다.

시뮬레이션에서 개발자들은 로봇의 그리퍼를 교체했으며, 그 후 할당된 작업의 성공률이 거의 0으로 떨어졌습니다. 시스템은 로봇 팔에 장착된 카메라의 이미지와 새로운 그리퍼 매개변수를 일치시켰습니다. Hedra에 따르면, 이는 모델을 재훈련하지 않고도 성공률을 거의 100%로 복원할 수 있게 했습니다.

이 결과는 AI가 장비 변경에 적응할 수 있는 가능성을 매개변수 표현을 조정하여 보여줍니다. 그러나 이 테스트는 가상 환경에서 수행되었으므로 실제 산업 로봇에서 방법의 신뢰성을 입증하는 것으로 간주될 수 없습니다.

Model Factory의 적용 분야

Hedra는 물리적 객체 및 프로세스를 다룰 수 있는 특화된 AI 시스템 개발을 위해 플랫폼을 사용할 계획입니다. 로봇공학에서는 이러한 솔루션이 조작기 제어, 물품 분류 및 새로운 작업에 대한 장비 적응에 적용될 수 있습니다. 산업 및 과학 연구에서는 센서 데이터를 분석하고 복잡한 시스템의 작동을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Hedra의 공동 창립자이자 CEO인 Michael Lingelbach는 이전에 Stanford University와 Nvidia에서 강화 학습 연구에 참여했으며, AI 개발의 다음 단계가 물리적 세계에서의 응용과 관련될 것이라고 믿습니다. 이를 위해 회사는 특화된 연구 지원을 자동화된 실험 및 계산 인프라와 결합할 것을 제안합니다.

Hedra Model Factory는 이미 기업 고객에게 제공되고 있습니다. 그러나 회사 웹사이트의 재귀적 자기 개선 메커니즘은 사전 접근이 가능한 연구 방향으로 지정되어 있습니다. 기업 서비스의 비용, 대규모 산업 구현 결과 및 확인된 계산 자원 절감은 아직 공개되지 않았습니다.