아비타스시스템즈는 결함 자동 탐지를 위한 인공지능 트레이닝에 엔비디아 ‘DGX-1’ 및 ‘DGX 스테이션(DGX Station)’을 활용하고 있다. 이 회사의 데이터 과학자들은 캡처 이미지의 라벨링 작업을 최소화하기 위한 생성적 적대 네트워크(GAN, Generative Adversarial Networks) 및 이미지 분류용 나선형 뉴럴 네트워크(CNN, Convolutional Neural Network)를 구축했다.

아비타스시스템즈는 엔비디아 기술을 통해 다양한 모델에 따른 각각의 이미지들을 처리하고, 결함을 탐지할 경우에 바로 판별해내는 소프트웨어를 트레이닝할 수 있게 됐다. 회사는 검사한 데이터를 실시간으로 처리하고, 모델들을 다시 트레이닝해 새로운 이용사례로 적용시킬 수 있는 자사 솔루션 ‘AI 워크벤치(AI Workbench)’ 내에 딥러닝 모델을 저장하고 있다.

아비타스시스템즈는 특정 지점을 검사 대상으로 지정할 수 있고 드론, 크롤러 로봇, 자율무인잠수정(AUV) 등 다양한 로보틱스에 적용되는 이미지 및 동영상 데이터 수집 경로도 개발할 수 있다. 3D 모델링으로 구동되는 이러한 경로는 동일한 각도 및 위치에서 반복 가능하다. 이러한 반복성에 기반하면서 시간의 추이에 따라 캡처된 넓은 범위의 다양한 이미지들은 아비타스 시스템즈 클라우드 기반 플랫폼에 입력되며, 입력된 이미지들을 기반으로 균열이나 부식과 같은 산업용 장비의 정밀한 결함이 측정되는 첨단 이미지 분석이 진행된다.

이 플랫폼은 사람의 눈으로 식별하기 어려운 미세 결함의 심각성도 함께 평가함으로써 고객들이 장비를 교체해야 할 시기를 결정하고, 내재된 잠재 이슈를 조기에 해결할 수 있도록 지원한다. 이처럼 아비타스시스템즈는 글로벌 전문성을 활용해 인공지능 및 검사 서비스의 영역을 확대해나가고 있다.

알렉스 테퍼(Alex Tepper) 아비타스시스템즈 설립자 겸 총괄 사장은 “엔비디아와의 협력을 통해 최첨단 셀프서비스인 ‘AI 워크벤치’의 완전한 상업화가 가능했다. 이제 우리는 ‘볼타’ 기반의 새로운 엔비디아 ‘DGX 스테이션’을 활용해, ‘AI 워크벤치’의 역량을 확대할 수 있길 기대하고 있다”면서, “아비타스의 엔지니어들은 ‘AI 워크벤치’를 활용, 점검 현장에서 결함을 자동으로 인식하는 소프트웨어를 트레이닝하기 위한 새로운 딥러닝 모델을 쉽게 개발하고 사용할 수 있다”고 말했다.

짐 맥휴(Jim McHugh) 엔비디아 DGX시스템사업부 제너럴 매니저는 “아비타스시스템즈는 사무 환경을 넘어 실제 현장에 최초로 엔비디아 ‘DGX 스테이션’을 도입함으로써 새로운 영역을 개척했다”며, “엔비디아의 최신 ‘DGX’ 시스템을 통해 로봇을 트레이닝하고 산업적 결함 예측을 개선함으로써 산업현장에서의 안전성이 강화되고, 기업의 비용 또한 상당히 절감할 수 있다”고 강조했다.