BMW, 구글과 손잡고 차세대 '차량용 AI' 혁신…소형언어모델실증 성공

클라우드 의존성 벗어난 진짜 대화형 자동차 구현

BMW 그룹과 구글 클라우드가 협력해 차량 내 최적화된 소형언어모델(SLM) 기술을 선보였다. (사진=구글 클라우드)

[더구루=김예지 기자] BMW 그룹이 구글 클라우드와 협력해 차세대 차량용 인텔리전스 시스템 핵심인 ‘소형언어모델(SLM)’ 개념 증명(PoC)을 성공적으로 마쳤다. 양사는 클라우드 연결 없이도 차량 내부에서 빠르고 정확하게 작동하는 인공지능(AI) 음성 비서 기술을 확보함으로써, 미래 모빌리티 시장의 게임 체인저가 될 '대화형 자동차' 시대를 앞당길 전망이다.

9일 구글 클라우드에 따르면 BMW 그룹과 구글 클라우드는 특정 도메인에 최적화된 언어 모델을 평가하고 배포하는 자동화 워크플로우를 구축했다. 이번 협력의 핵심은 기존 거대언어모델(LLM)의 한계로 지적된 네트워크 의존성을 극복하는 데 있다. 차량 이동 중 터널이나 지하 주차장 등 통신이 불안정한 환경에서도 AI가 지연 없이 운전자의 명령을 처리할 수 있도록 모델을 ‘경량화’하면서도 ‘고성능’을 유지하는 기술을 입증한 것이다.

 

양사는 구글의 AI 플랫폼인 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’를 활용해 복잡한 최적화 과정을 자동화했다. 일반적으로 모델 크기를 줄이면 정확도가 떨어지는 트레이드오프(Trade-off)가 발생한다. 이에 BMW는 △양자화(Quantization) △가지치기(Pruning) △지식 증류(Knowledge Distillation) 등 고도화된 압축 기술을 통해 차량용 하드웨어에서도 원활하게 구동되는 최적의 균형점을 찾아냈다. 이를 통해  복잡한 다중 조건 명령도 외부 서버의 도움 없이 차량 자체 지능으로 즉각적인 처리가 가능해졌다.

 

품질 향상을 위한 사후 관리에도 공을 들였다. 압축 과정에서 손실될 수 있는 성능을 복구하기 위해 미세 조정(Fine-tuning)과 저행렬 적응(LoRA) 기법을 도입했다. 또한 개인의 선호도에 맞게 응답을 정렬하는 강화학습(RL)을 적용해 답변의 정확도를 높였다.

 

특히 이번 프로젝트에는 실제 차량 기기 없이도 클라우드 상에서 안드로이드 오픈 소스 프로젝트(AOSP) 기반 인포테인먼트 시스템을 구동해 모델을 테스트하는 ‘가상 검증 환경’이 도입되어 개발 효율성을 획기적으로 높였다.

 

셀린 로랑-윈터(Celine Laurent-Winter) BMW 그룹 부사장은 "자동화된 파이프라인을 통해 모델 최적화 기간을 며칠에서 단 몇 시간으로 단축할 수 있게 됐다"고 강조했다.

 

BMW는 이번에 확보한 SLM 기술을 바탕으로 향후 신차에 더욱 직관적이고 끊김 없는 생성형 AI 경험을 탑재할 계획이다. 양사는 이번 PoC 솔루션을 깃허브(GitHub)에 공개해 관련 업계의 SLM 도입 및 생태계 확장을 독려할 방침이다.