'피지컬AI' 핵심 경쟁력은 '합성 데이터'…사람처럼 생각하는 로봇 만든다

피지컬AI 분야 기술 패권 경쟁에서 인공지능 기술보다 더 주목받는 것이 있습니다.

산업 현장에서 일어날 수 있는 다양한 상황을 미리 학습시키는 데이터입니다.

특히 생산 현장의 다양한 시뮬레이션들을 통해 만들어진 '합성 데이터'들을 미리 로봇에게 학습시킬 경우, 처음 현장에 투입돼도 숙련공처럼 일할 수 있습니다.

로봇을 위한 교과서라 불리는 합성 데이터의 경우, 실제 데이터를 수집하는 것보다 시간은 물론 비용 측면에서도 훨씬 효율적입니다.

[배경훈/부총리 겸 과학기술정보통신부 장관](7월 20일)
"우리가 실제 데이터들이 2라면, 합성 데이터가 필요한 수준은 8정도 수준입니다. 이런 합성 데이터를 빠르게 우리가 확보할 수 있는 체계를 만들어야된다고 계속해서 제가 말씀드리고 있고, 3년 안에 성과를 만들어야 된다고 생각을 하고 있습니다."

산업현장에 투입된 로봇에 인공지능을 심어 사람처럼 생각하고 행동하는 피지컬AI를 만들려면 합성 데이터가 필수입니다.

[이재철/스카이인텔리전스 대표]
"합성데이터가 필요한 이유는 실데이터를 수집하려면 시간이 많이 걸리고 비용이 많이들고 그런 이유가 있습니다. 발생할 수 있는 돌발 상황을 전부 다 수집을 아주 빠른 속도로 낮은 비용으로 할 수 있기 때문에, 실데이터가 20%이면 합성데이터로 80%을 채워서 시간과 비용을 최대치로 줄일 수 있다. 그래서 생산을 극대화 할 수 있는."

국내 합성 데이터를 구축하는 이 기업은 최근 엔비디아, ABB로보틱스와 함께 피지컬AI 백서를 발표했습니다.

[이재철/스카이인텔리전스 대표]
"실제 우리가 자동차 운전학원에서 (가상 환경에선) 100점을 맞았는데, 실주행 갔더니 비가 오고 눈이 오고 여러 가지 변수가 있습니다. 합성데이터로 물리 기반 세계의 경험치를 로봇한테 인식을 시켜서 가르쳐준다."

가상 환경에서 학습을 마친 로봇이 공장 등 실제 산업협장에서 한치의 오차 없이 작동하려면 사람처럼 돌발 상황에도 대응할 수 있어야합니다.

[이재철/스카이인텔리전스 대표]
"변수가 와도 사람처럼 해결하는 것, 문제해결 능력을 로봇이 갖게하는 것. 사람처럼 움직이게 하는 것, 그러니까 어떤 변수가 와도 사람처럼 대응을 한다. 이게 사실 핵심이거든요."

오늘 처음 현장에 투입된 초보자라도 마치 수십 년 경력의 숙련공처럼 로봇이 곧바로 일할 수 있게 훈련시키는 겁니다.

[이재철/스카이인텔리전스 대표]
"피지컬AI에서 우리가 궁극적으로 지향하는 건 로봇에게 사람의 지능을 탑재시켜서 사람처럼 인지기반으로 움직이게 만드는 것. 변수를 정확하게 인지하고 정확하게 행동하게끔 만드는 것. 실제 공장에서 (숙련된)장인처럼 움직이게끔 만드려는 거."

피지컬AI 시장에서 속도를 결정하는 건 얼마나 빨리 익숙하게 현실 세계 데이터를 로봇에 학습시키느냐에 달렸다는 겁니다.

글로벌 시장조사기관에 따르면 피지컬AI 시장은 2032년까지 연평균 47% 이상 폭발적으로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.