SKT "피지컬 AI 제조 현장에 적용…AI사업 주요 축으로 발전시킬 것"
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SK텔레콤은 제조 현장의 복잡성과 검증 환경 부재로 인한 인공지능(AI) 적용의 어려움을 해결하기 위해 디지털 트윈과 로봇 트레이닝을 결합한 '피지컬 AI'를 도입하고 있다고 11일 밝혔다.
이를 통해 가상 환경에서 공정을 검증하고 로봇을 학습시켜 제조 혁신을 앞당기고, 다양한 산업으로 확장할 계획이다.
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SK텔레콤은 제조 현장의 복잡성과 검증 환경 부재로 인한 인공지능(AI) 적용의 어려움을 해결하기 위해 디지털 트윈과 로봇 트레이닝을 결합한 '피지컬 AI'를 도입하고 있다고 11일 밝혔다. 이를 통해 가상 환경에서 공정을 검증하고 로봇을 학습시켜 제조 혁신을 앞당기고, 다양한 산업으로 확장할 계획이다.
디지털 트윈 플랫폼은 엔비디아 '옴니버스(Omniverse)' 기반 기술 위에서 구현되며, SKT는 이를 바탕으로 산업에서 요구되는 기능들을 결합해 실제 제조 공정에 적용 가능한 형태로 발전시키고 있다. 특히 서로 다른 설비와 시스템에서 생성되는 데이터를 하나의 가상 환경에 반영하고, 다양한 조건을 바꿔가며 결과를 비교하는 시뮬레이션'을 통해 공정 변경이나 설비 도입 전 운영 시나리오를 사전에 검증할 수 있다. 이를 통해 시행착오를 줄이고 보다 안정적인 의사결정을 지원한다.
엔비디아 옴니버스는 실제 환경을 정밀하게 구현한 3D 가상 공간에서 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 물리 법칙을 반영해 설비, 공정, 로봇의 동작을 현실과 유사하게 재현하고, 다양한 데이터를 하나의 환경에 통합해 분석할 수 있다. 이를 통해 공정 변경 전 다양한 시나리오를 사전에 검증할 수 있다.
로봇 트레이닝 플랫폼은 디지털 트윈 플랫폼의 가상 환경을 기반으로 로봇을 학습시키는 방식이다. 실제 제조 현장에서 로봇을 직접 학습시키기 어렵다는 한계를 보완하기 위해, 가상 환경에서 다양한 작업 조건과 상황을 반복적으로 검증하고 학습할 수 있도록 한 것이다. 이를 통해 실제 현장에 적용하기 전 로봇의 대응 능력과 안정성을 확보할 수 있다. 이 과정에서는 현실과 유사한 데이터를 인위적으로 생성한 합성 데이터를 활용하고, 다양한 작업을 수행할 수 있도록 학습된 로봇 파운데이션 모델(RFM) 학습을 통해 실제 데이터 부족 문제를 보완한다.
SKT 데이터 인텔리전스 백승윤 팀장은 "피지컬 AI를 단순 자동화 기술이 아니라, 제조 현장의 운영 방식을 AI 중심으로 전환하는 핵심 인프라로 보고 있다"면서 "앞으로 반도체, 자동차, 조선 등 다양한 제조 산업으로 적용을 확대하며, 제조 현장에서 AI의 실질적인 가치를 만들어가는 데 집중할 계획"이라고 말했다.
서소정 기자 ssj@asiae.co.kr
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