MIT, 초소형 로봇용 저전력 3D 매핑 칩 글린머 개발

주장미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 연구진은 알고리즘과 하드웨어를 동시에 설계하는 공동 설계 방식을 도입하여 초소형 로봇의 에너지 효율을 극대화했습니다. 이 시스템은 배터리 용량이 제한된 기기에서도 복잡한 환경을 실시간으로 매핑합니다.

팩트연구진이 개발한 시스템 온 칩인 글린머(Gleanmer)는 6밀리와트의 전력만을 소비합니다. 이는 기존 매핑 시스템 대비 전력 소모량을 2.5퍼센트 수준으로 대폭 낮춘 수치입니다.

교차검증기존 3D 매핑 방식은 고해상도 이미지를 반복적으로 처리하고 저장해야 하므로 막대한 메모리와 전력을 소모합니다. 이러한 한계는 소형 드론이나 웨어러블 기기에서 실시간 자율 주행을 구현하는 데 걸림돌이 됩니다.

팩트글린머는 기존 3D 픽셀 방식인 복셀 대신 가우시안이라 불리는 타원형 덩어리를 사용하여 공간을 표현합니다. 이 방식은 곡선 형태의 장애물을 효율적으로 묘사하며 메모리 점유율을 줄입니다.

팩트이 칩은 이미지를 전체 저장하지 않고 한 번의 통과만으로 가우시안 데이터를 생성합니다. 주변 픽셀과의 비교만 수행함으로써 메모리 사용량을 최소화하고 데이터 처리 속도를 높입니다.

팩트연구진은 칩 내부의 메모리 유닛에 가우시안 데이터를 배치하여 외부 저장소 접근을 줄였습니다. 이를 통해 데이터 이동에 따른 전력 낭비를 방지하고 연산 장치 인근에서 즉각적인 처리를 수행합니다.

교차검증연구진은 칩 성능을 검증하기 위해 기존 3D 환경 데이터와 아이폰 카메라에서 실시간으로 스트리밍되는 데이터를 활용했습니다. 그 결과 복잡한 환경에서도 정확한 3D 지도를 실시간으로 생성했습니다.

주장이 기술은 산업용 공조 시스템(HVAC) 내부의 가스 누출을 점검하는 소형 로봇과 증강현실(AR) 헤드셋에 적용 가능합니다. 장시간 착용이 필요한 의료 시뮬레이션이나 정밀 수리 작업에서 이점을 제공합니다.

팩트이번 연구 결과는 최근 국제전기전자공학회(IEEE) 초고밀도 집적회로 심포지엄에서 발표되었습니다. 비비안 제 교수와 지싱 푸, 피터 지 쉬안 리 등 MIT 연구진이 공동으로 연구를 수행했습니다.

주장연구진은 앞으로 처리 장치를 센서와 더 가깝게 배치하여 에너지 효율을 추가로 개선할 계획입니다. 가우시안을 활용해 복잡한 설계도를 효율적으로 해석하는 인공지능 시스템 개발도 검토합니다.

교차검증다만 해당 기술은 현재 실험 환경에서 검증되었으며, 실제 현장의 다양한 변수와 극한 환경에서의 내구성 확보는 향후 과제로 남습니다.

출처MIT 뉴스룸(https://news.mit.edu/2026/new-chip-could-help-tiny-robots-traverse-complex-environments-0623)을 교차 검증했습니다.