Binit, AI로 쓰레기 문제 해결에 나서다

인공지능(AI) 스마트 기능을 탑재한 전용 하드웨어를 개발하려는 초기 시도들은 혹평을 받았습니다. 하지만 말 그대로 쓰레기에 관한 AI 기기가 개발 중입니다. 핀란드 스타트업 Binit은 가정용 쓰레기를 추적하는 데 대규모 언어 모델(LLM)의 이미지 처리 기능을 적용하고 있습니다.

쓰레기 분류를 위한 AI는 시립 또는 상업 수준에서 재활용 효율성을 높이기 위해 한동안 기업가들의 주목을 받았습니다(Greyparrot, TrashBot, Glacier와 같은 스타트업 참조). 하지만 Binit의 설립자인 Borut Grgic은 가정용 쓰레기 추적이 미개척 분야라고 생각합니다.

그는 TechCrunch에 “우리는 최초의 가정용 쓰레기 추적기를 만들고 있다”며 곧 출시될 AI 기기를 수면 추적기에 비유했지만, 쓰레기 버리는 습관을 추적하는 것이라고 말했습니다. “신경망이 뒷받침하는 카메라 비전 기술입니다. 따라서 일반적인 가정용 쓰레기 물체를 인식하기 위해 LLM을 활용하고 있습니다.”

팬데믹 기간 동안 설립되어 엔젤 투자자로부터 거의 300만 달러의 자금을 조달한 이 초기 단계 스타트업은 주방에서 사용하기에 적합하고 멋지게 디자인된 AI 하드웨어를 개발하고 있습니다. 쓰레기통 관련 작업이 발생하는 캐비닛이나 벽에 장착됩니다. 배터리로 작동하는 이 기기에는 카메라와 기타 센서가 내장되어 있어 누군가 근처에 있으면 작동하여 쓰레기를 버리기 전에 스캔할 수 있습니다.

Grgic은 이미지 인식을 위해 상용 LLM, 주로 OpenAI의 GPT와의 통합에 의존하고 있다고 말합니다. 그런 다음 Binit은 가구에서 버리는 쓰레기를 추적하여 앱을 통해 분석, 피드백, 게임화(예: 주간 쓰레기 점수)를 제공하여 사용자의 쓰레기 배출량 감소를 유도합니다.

이 팀은 처음에 쓰레기 인식을 위해 자체 AI 모델을 학습시키려고 시도했지만 정확도가 낮았습니다(약 40%). 그래서 OpenAI의 이미지 인식 기능을 사용하는 아이디어를 떠올렸습니다. Grgic은 LLM을 통합한 후 거의 98%의 정확도로 쓰레기를 인식하고 있다고 주장합니다.

이미지 출처: Binit

Binit의 설립자는 왜 이렇게 잘 작동하는지 “모른다”고 말합니다. OpenAI의 학습 데이터에 많은 쓰레기 이미지가 포함되어 있었는지, 아니면 단순히 방대한 양의 데이터로 학습되었기 때문에 많은 것을 인식할 수 있는지는 확실하지 않습니다. 그는 “놀라운 정확도”라며 OpenAI의 모델을 사용한 테스트에서 달성한 높은 성능은 스캔한 항목이 “일반적인 물체”이기 때문일 수 있다고 제안합니다.

그는 “심지어 커피잔에 안감이 있는지 여부도 비교적 정확하게 알 수 있는데, 브랜드를 인식하기 때문”이라고 말하며 이어서 “기본적으로 사용자가 해야 할 일은 카메라 앞으로 물체를 통과시키는 것입니다. 따라서 카메라 앞에서 잠시 동안 물체를 고정해야 합니다. 그 순간 카메라는 모든 각도에서 이미지를 캡처합니다.”라고 덧붙였습니다.

사용자가 스캔한 쓰레기에 대한 데이터는 클라우드에 업로드되고, Binit은 이를 분석하여 사용자에게 피드백을 제공합니다. 기본 분석은 무료로 제공되지만, 구독을 통해 프리미엄 기능을 도입할 예정입니다.

또한 이 스타트업은 사람들이 버리는 물건에 대한 데이터 제공업체로 자리매김하고 있습니다. 사용량을 확대할 수 있다면 포장 업체와 같은 기업에게 귀중한 정보가 될 수 있습니다.

하지만 분명한 비판은 사람들이 플라스틱을 너무 많이 버리고 있다는 사실을 알려주는 첨단 기기가 정말로 필요한가 하는 것입니다. 우리는 모두 우리가 무엇을 소비하고 있는지, 그리고 너무 많은 쓰레기를 발생시키지 않도록 노력해야 한다는 것을 알고 있지 않을까요?

그는 “그것은 습관의 문제”라고 주장합니다. “우리는 알고 있지만, 반드시 그에 따라 행동하는 것은 아닙니다.”

“잠을 자는 것이 좋다는 것도 알지만, 수면 추적기를 착용하면 이미 알고 있던 내용을 전혀 가르쳐주지 않았는데도 잠을 더 많이 자게 됩니다.”

미국에서 실시된 테스트에서 Binit은 사용자가 제품에서 제공하는 쓰레기 투명성에 관여함에 따라 혼합 쓰레기통 쓰레기가 약 40% 감소하는 것을 확인했습니다. 따라서 투명성과 게임화 접근 방식을 통해 사람들이 뿌리 깊은 습관을 바꿀 수 있다고 생각합니다.

Binit은 사용자가 쓰레기 배출량을 줄이는 데 도움이 되는 분석과 정보를 모두 얻을 수 있는 공간으로 앱을 만들고 싶어합니다. 후자의 경우 Grgic은 추천을 위해 LLM을 활용할 계획이며, 사용자의 위치를 고려하여 추천을 개인화할 것이라고 말합니다.

그는 “예를 들어 포장의 경우 사용자가 스캔하는 모든 포장재에 대해 앱에 작은 카드가 생성되고, 그 카드에는 버린 것이 무엇인지(예: 플라스틱 병)가 표시됩니다… 그리고 해당 지역에서 플라스틱 섭취를 줄이기 위해 고려할 수 있는 대안이 표시됩니다.”라고 설명합니다.

그는 또한 음식물 쓰레기 감소 인플루언서와 같은 파트너십의 가능성도 내다보고 있습니다.

Grgic은 이 제품의 또 다른 참신함은 그가 말하는 것처럼 “균형 잡히지 않은 소비에 반대한다”는 점이라고 주장합니다. 이 스타트업은 높아지는 지속가능성에 대한 인식 및 행동과 궤를 같이하고 있습니다. 미래 세대를 위해 환경을 보호하기 위해 일회용 소비라는 우리의 소비 문화를 버리고, 더욱 주의 깊은 소비, 재사용 및 재활용으로 대체해야 한다는 인식이 확산되고 있습니다.

그는 “우리가 [무언가의] 정점에 서 있다고 생각한다”고 말합니다. “사람들이 스스로에게 질문을 던지기 시작했다고 생각합니다. 모든 것을 버려야 할까요? 아니면 수리[와 재사용]에 대해 생각하기 시작할 수 있을까요?”

하지만 Binit의 사용 사례는 스마트폰 앱이 될 수도 있지 않을까요? Grgic은 경우에 따라 다르다고 주장합니다. 그는 일부 가정에서는 식사 준비 중에 손이 더러워질 수 있는 경우 주방에서 스마트폰을 사용하는 것을 꺼리지 않지만, 다른 가정에서는 전용 핸즈프리 쓰레기 스캐너를 사용하는 것이 더 유용하다고 생각한다고 말합니다.

참고로 이 회사는 앱을 통해 스캔 기능을 무료로 제공할 계획이므로 두 가지 옵션을 모두 제공할 예정입니다.

현재까지 이 스타트업은 미국 5개 도시(뉴욕, 텍사스주 오스틴, 샌프란시스코, 오클랜드, 마이애미)와 유럽 4개 도시(파리, 헬싱키, 리스본, Grgic의 출신지인 슬로바키아의 류블랴나)에서 AI 쓰레기 스캐너를 시범 운영하고 있습니다.

그는 올가을, 아마도 미국에서 상용 출시를 목표로 하고 있다고 말합니다. AI 하드웨어의 목표 가격은 약 199달러로, 스마트 홈 기기의 “적정 가격”이라고 설명합니다