피지컬 AI, 디지털과 물리 사이의 간극을 메우다 로봇은 이미 공장·물류센터 등 산업 현장에 상당 부분 설치돼 있다. 문제는 양이 아니라 질이다. 대부분의 산업용 로봇은 여전히 펜스 안에서 정해진 궤적만 반복한다. 반대로 인공지능(AI)은 스마트폰과 클라우드 속에서 사람의 취향과 동선을 분석·인지하고 있다. 서승호 고려대학교 교수는 “현재 스마트폰은 누구와 통화하고 어디서 돈을 쓰는지, 누구와 얼마나 자주 만나는지까지 많은 것을 알고 있다”며 “이는 디지털 세계에서 실세계가 어떻게 움직이는지는 이미 꽤 정확하게 예측할 수 있는 수준”이라고 짚었다. 그런데도 공장·물류센터 등에 배치된 로봇은 그 지능과 단절된 채 움직인다. 결국 이러한 간극은 디지털에서 현실로 영향을 미치는 수준이 아직은 광고 추천이나 화면 속 버튼을 바꾸는 정도에 머물러 있다는 부분을 시사한다. 다시 말해, 현재 로보틱스 기술은 작업자와 함께 움직이는 로봇의 동작까지 닿지 못한다는 점이다. 이러한 괴리를 정면으로 메워보겠다는 방법론이 바로 ‘피지컬 AI(Physical AI)’다. 최근 로보틱스·AI 분야에서 각광받는 이 기법은 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서
협동 로봇에 사람·로봇 충돌 위험 실시간 감지 및 예방 기술 적용해 실시간 충돌 위험 지수 측정, 자동 안전모드 전환(PFL), 실시간 사용자 화면(UI) 피드백 등 기능 탑재 뉴로메카와 세이프틱스가 작업자와 로봇의 충돌 위험을 실시간으로 감지·예방하는 기술을 협동 로봇에 탑재했다. 양사는 작업자와 로봇이 공존하는 작업 환경에서 발생 가능한 안전사고를 방지하기 위해 이번 솔루션을 공동 개발했다. 이번 ‘실시간 충돌 위험 분석 기술’은 작업 현장의 안전성을 보장하고, 작업자·로봇의 협업 효율성을 증대시키는 역할을 할 것으로 보인다. 이 기술은 작업자와 로봇 간 충돌 위험성을 수치화해 ‘충돌위험지수(Collision Risk Index 이하 CRI)’를 분석하고, 로봇의 동작을 자동 조정해 사고를 미연에 방지한다. 여기에는 실시간 CRI 측정, 자동 안전모드 전환(Power and Force Limiting 이하 PFL), 실시간 사용자 화면(UI) 피드백 등 기능을 내재화했다. 여기서 CRI는 협동 로봇의 안전을 위한 핵심 지표다. 이는 국제표준화기구(ISO)에서 발행한 산업용·협동 로봇 기술 사양 국제 표준인 ISO/TS 15066과 국내 표준인 KOROS