제조·물류·반도체 등 첨단 산업 현장의 인공지능(AI) 도입이 속속 진행되는 와중이다. 이때 활용되는 AI는 텍스트 생성이나 화면 속 추론(Inference)을 수행하는 생성형 AI(Generative AI)와는 결이 다르다. 물리 세계의 로봇·장비를 직접 제어하고, 유효한 행동을 구현하는 자율 시스템으로의 진환이 본격화됐기 때문에 기존과는 다른 AI가 필요하다.
이 흐름에서 대다수 기업은 여전히 단편적인 개념증명(PoC)이나 이벤트성 데모 제작에 머물러 있다는 지적이 나온다. 이를 실제 공정 라인에 이식하고 다수의 현장으로 유연하게 확장·배포하는 데 기술적 병목을 겪고 있다는 분석이다.
이러한 한계를 돌파하기 위해서는 어떻게 실시간으로 인프라를 제어하고, 로봇·설비·장비 등 여러 디바이스에 AI를 배포할 것인지에 대한 운영 전략이 필요하다. 이에 대한 기술 해법으로 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 떠오르고 있다.
이 기술 방법론은 정밀한 물리 제어를 수행하는 것이 핵심 목표다. 따라서 초저지연 연산 성능과 실시간성을 보장하는 동시에, 작은 오작동도 인적·물적 피해로 이어지지 않도록 방어하는 기능 안전을 필수로 요구한다. 전문가들은 피지컬 AI 실전 배치의 관건으로, 현장 제어단과 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 하드웨어의 결속을 강조한다.
오는 27일 글로벌 산업용 컴퓨터(IPC) 및 산업용 사물인터넷(IIoT) 업체 어드밴텍이 이 같은 산업 현장 내 허들을 정면 돌파하는 접근법을 공개한다. 이들은 피지컬 AI 실전 전략을 슬로건으로 한 온라인 세비나(웨비나)에서 이러한 메시지를 전한다.
영상에는 피지컬 AI의 미래 트렌드부터 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA) 제품 기반의 차세대 컴퓨팅 인프라를 선보인다. 이 가운데 제조 현장 실증(Pilot) 사례와 머신러닝(Machine-learning) 파이프라인을 자동화·통합하는 원격 ‘머신러닝운영(MLOps)’ 통합 관리 솔루션을 제시한다.
어떻게 현장의 라인 멈춤 리스크를 줄일까? ‘추론’ 넘어 ‘행동’으로
산업 현장에서 피지컬 AI 배포를 가로막는 첫 번째 관문은 초저지연 제어와 연산 성능을 보장하는 인프라의 부재다.
웨비나의 포문을 여는 김경연 어드밴텍케이알 책임은 피지컬 AI 실제 도입 시 발생하는 하드웨어적 한계를 진단한다. 이를 타개할 대안으로 엔비디아의 에지 AI(Edge AI) 컴퓨팅 플랫폼 ‘엔비디아 IGX 토르(NVIDIA IGX Thor)’ 기반 산업용 컴퓨팅 솔루션을 공개한다.
실제로 이 시스템은 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) 인프라 ‘블랙웰(Blackwell)’ 아키텍처를 기반으로 설계됐다. 김 책임에 따르면, 해당 컴퓨팅 솔루션은 높은 AI 연산 성능을 제공함과 동시에, 자율주행로봇(AMR)에 필수적인 기능 안전 규격을 통합한 것이 특징이다.
웨비나에서는 현장에서 빈번하게 발생하는 예측 불가능한 이상 변수 속에서도 라인 멈춤 없이 물리 행동을 유도할 이 같은 실시간 제어 아키텍처가 다각도로 조명된다.
“현장 데이터로 자율화 이식법 직접 입증한다”
이처럼 고도화된 컴퓨팅 인프라 위에서 작동하는 실제 제조·물류 공정의 지능화 적용 사례도 구체화된다. 어드밴텍의 제조 피지컬 AI 파트너사 아이벡스의 성민수 대표는 실제 스마트 제조 현장에 적용된 비전 AI(Vision AI) 및 3차원(3D) 실증 노하우를 공유한다.
그는 기존 수동적 불량 판정 공정을 고도화해 미세한 입체 오차를 실시간으로 측정하는 기술을 다룬다. 로봇의 미세 조작 및 품질 보정 행동으로 직접 연결하는 공정 프로세스가 그것이다. 성 대표는 “실제 라인의 데이터에 기반해 작업 오차를 최소화하고, 공정 수율을 비약적으로 끌어올린 실전 애플리케이션의 매커니즘이 베일을 벗을 예정”이라고 말했다.
수시로 변하는 AI 모델을 어떻게 원격 배포할 것인가...분산 에지 환경 관리의 해법
현장 전체로 피지컬 AI를 확장할 때 맞닥뜨리는 최종 관문은 MLOps 기반의 기술 배포와 생애주기(Lifecycle) 관리다. 공장 내 수많은 에지 디바이스에 탑재된 AI 모델을 일일이 업데이트·유지보수하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문이다.
이에 윤서영 어드밴텍케이알 매니저는 복잡한 에지 AI 라이프사이클을 통합 관리하는 ‘WEDA(WISE Edge Developer Architecture)’ 아키텍처를 제안한다. 원격업데이트(OTA) 기술, 실시간 모델 업데이트, 에지 인프라 통합 모니터링 체계 등을 묶는 소프트웨어 구조다. 그는 피지컬 AI를 전체 제조·물류 라인으로 확산시키고, 유지보수 공수를 절감할 가이드라인을 제시할 계획이다.
행사 관계자는 “단순히 고도화된 AI 모델을 보유하는 것만으로는 오차·변수가 상존하는 산업 현장을 움직일 수 없다”며 “이번 웨비나는 강력한 컴퓨팅 인프라와 유연한 소프트웨어 배포 레이어를 융합해 피지컬 AI 운영 리스크를 제로화하는 기회가 될 것”이라고 강조했다.
행사는 웨비나 플랫폼 ‘두비즈(duBiz)’ 홈페이지에서 사전 등록을 통해 참여 가능하다.
헬로티 최재규 기자 |
