에실로룩소티카(EssilorLuxottica)와 밀라노 공과대학교(Politecnico di Milano)의 공동 연구팀이 온디바이스(on-device) 머신러닝(ML)을 구현하는 스마트 안경 플랫폼 'ARGO'를 공개했습니다. 이 플랫폼은 인체공학적 편안함, 높은 연산 처리량, 그리고 에너지 효율성을 동시에 제공하도록 설계되었습니다. 특히 클라우드 기반 솔루션과 달리, ARGO는 기기 자체에서 데이터를 처리하여 지연 시간을 최소화하고 사용자 프라이버시를 강화하는 데 중점을 둡니다.
ARGO는 STM32N6 마이크로컨트롤러와 통합된 신경망처리장치(NPU)를 활용하여 온디바이스 ML을 가능하게 합니다. 연구팀은 NPU 호환성을 위해 '헤드와이즈 병렬 어텐션(Head-wise Parallel Attention, HPA)'이라는 새로운 아키텍처를 도입했으며, 이를 통해 최적화된 YOLOv11 모델이 효율적으로 실행됩니다. 이 모델은 'Walking On The Road (WOTR)' 데이터셋으로 훈련되어 실시간 도시 장애물 인식을 수행하며, 2.483MB의 적은 메모리 footprint로 24 mAP50-95의 성능을 달성했습니다. RGB 카메라, ToF(Time-of-Flight) 센서, 마이크, 주변 환경 센서 등 다양한 센서 스위트를 통합하고 200mAh 배터리로 약 113분 동안 10 FPS(초당 프레임)를 유지합니다.
이러한 결과는 고성능, 프라이버시 보호, 그리고 사회적으로 수용 가능한 보조 기기의 실현 가능성을 보여줍니다. ARGO는 엣지 AI(Edge AI) 솔루션이 점차 하드웨어, 펌웨어, 인공지능의 긴밀하고 다학제적인 공동 설계를 요구하고 있음을 강조합니다. 이는 미래 스마트 기기 개발에 있어 통합적 접근 방식이 중요함을 시사하며, 특히 시각 보조 장치나 증강 현실(AR) 기기 분야에서 새로운 가능성을 열 것으로 기대됩니다.