정문식 아이엘 CAIO "피지컬 AI 경쟁력은 로봇보다 데이터"
피지컬 AI 데이터 플랫폼 기업 아이엘이 로봇 자체보다 실제 산업 현장에서 축적되는 데이터를 피지컬 AI 경쟁력의 핵심으로 보고 제조 현장에서 데이터를 수집·학습하는 사업 모델을 구축하겠다는 목표를 내놨다.
아이엘은 정문식 최고인공지능책임자(CAIO) 취임을 계기로 실제 제조 현장을 활용한 피지컬 AI 기술 개발 전략을 공개했다고 26일 밝혔다.
아이엘의 전략은 제조 현장에서 로봇이 작업하며 생성하는 데이터를 수집하고 이를 AI 학습에 활용한 뒤 고도화된 AI를 다시 로봇에 적용하는 방식이다. 로봇의 작업 결과와 영상, 행동 정보, 로봇 상태, 장애 및 복구 과정 등 현장에서 발생하는 데이터를 지속적으로 축적해 AI 성능을 높이는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다.
회사는 별도의 실험 환경이 아닌 실제 양산이 이뤄지는 제조 현장에 휴머노이드 로봇 '아이엘봇'(ILBOT)을 투입해 자재 운반과 공정 간 이동, 부품 공급, 설비 점검, 반복 작업 등을 단계적으로 학습시킬 계획이다.
특히 로봇이 실제 작업을 수행하면서 얻는 데이터를 다시 AI 학습에 활용한다는 점에 초점을 맞췄다. 작업 성공률과 정확도, 운영 안정성 등을 현장에서 검증하고 새롭게 확보한 데이터를 추가 학습에 반영해 기술을 고도화한다는 것이다.
외부 AI 기술과 오픈소스 모델도 적극 활용한다. 다만 실제 제조 현장에서 확보한 데이터와 이를 수집·정제하고 학습·운영하는 핵심 역량은 자체적으로 축적해 특정 로봇이나 AI 플랫폼에 대한 의존도를 낮춘다는 방침이다.
아이엘은 제조 현장에서 검증한 피지컬 AI 운영 모델을 향후 물류와 시설관리, 보안 등으로 확대하고 AI와 운영 소프트웨어를 결합한 플랫폼 사업으로 확장할 계획이다.
정문식 CAIO는 "피지컬 AI 시대에는 하드웨어보다 실제 산업 현장에서 축적되는 데이터와 이를 AI 학습으로 연결하는 역량이 중요하다"며 "실제 제조 현장을 활용해 데이터 수집부터 AI 학습과 로봇 적용, 재학습으로 이어지는 구조를 구축하겠다"고 말했다.
이어 그는 "향후 자체 제조 현장에서 검증된 피지컬 AI 운영 모델을 외부 산업 현장으로 단계적으로 확대할 계획"이라며 "제조를 시작으로 물류, 시설관리, 보안 등 휴머노이드와 로봇의 반복 운영이 가능한 산업으로 적용 범위를 넓히고 AI와 운영 소프트웨어가 결합된 피지컬 AI 플랫폼으로 사업을 확장해 아이엘을 대한민국을 대표하는 피지컬 AI 데이터 플랫폼 기업으로 성장시키겠다"고 밝혔다.
신아름 머니투데이방송 MTN 기자