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"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화

엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다. 엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 지난 17일 개최돼 닷새간 진행되는 이 행사에서 회사는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다. 회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다. '코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다. 또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개한다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다. '아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다. 의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다. GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다. 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다. AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다. 실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다. 알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.03.19 05:00조이환 기자

구글 딥마인드, 생성형 AI에 손·발 달았다…로보틱스 SW 공개

구글 딥마인드가 인공지능(AI)이 현실 세계에서 사람처럼 추론·행동할 수 있게 돕는 로보틱스 모델을 발표했다. 구글 딥마인드는 차세대 AI 로봇 개발을 위한 '제미나이 로보틱스'와 '제미나이 로보틱스-ER'을 공개했다고 13일 공식 블로그를 통해 밝혔다. 해당 모델은 '제미나이 2.0' 기반으로 작동한다. 제미나이 로보틱스는 비전-언어-행동(VLA) 모델이다. AI가 눈으로 보고, 언어를 이해하고, 행동으로 옮길 수 있도록 설계된 모델이다. 단순히 텍스트나 이미지로만 정보를 처리하는 것이 아니라 직접 로봇을 제어해 움직이게 만드는 기능까지 갖췄다. 제미나이 로보틱스는 로봇 플랫폼에 적용 가능하도록 설계됐다. 현재 '알로하 2' 쌍팔 로봇 플랫폼 데이터로 훈련된 상태다. 학술 연구실에서 사용하는 프랑카 기반 로봇 제어도 가능하다. 특히 앱트로닉과 협력해 휴머노이드 로봇 '아폴로' 개발도 착수했다. 딥마인드는 "제미나이 로보틱스는 인간처럼 일반성과 상호작용성, 기민성을 갖췄다"며 "이전에 경험하지 못한 작업과 환경에서도 스스로 적응해 문제를 해결할 수 있으며, 다양한 자연어 명령을 이해하고 이에 따라 행동을 조정한다"고 강조했다. 또 "정교한 조작 능력으로 복잡한 다단계 작업도 처리할 수 있다"고 덧붙였다. 제미나이 로보틱스-ER은 제미나이 로보틱스 기능에 공간 이해력을 강화한 모델이다. 로봇이 주변 환경을 더 잘 이해하고 어떻게 움직여야 안전하고 효율적으로 작업을 할 수 있을지 스스로 판단할 수 있게 설계됐다. 이를 통해 인식과 상태 추정, 공간 이해, 계획 수립, 코드 생성까지 한 번에 처리할 수 있다. 복잡한 물체를 인식해 적절한 조작 방법을 제시도 가능하다. 소수 인간 시범만으로도 해결책을 도출할 수 있다. 엔드투엔드 테스트에서 기존 모델 대비 2~3배 높은 성공률을 기록했다. 딥마인드는 "AI가 현실 세계에서 실질적인 도움을 주기 위해서는 체화된 추론 능력과 정교한 행동 제어가 필수"라며 "앞으로도 다양한 테스트와 협력을 통해 AI 로봇의 현실 적용성을 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.03.13 10:43김미정 기자

포스코DX, 엔비디아 손잡고 '피지컬 AI' 본격화…제조 AX 주도할까

포스코DX가 산업현장에 특화된 '피지컬 인공지능(Physical AI)' 기술을 고도화하며 제조업 AI 혁신(AX)에 속도를 낸다. 가상환경에서 AI 모델을 학습·검증한 뒤 실제 현장에 적용하는 방식으로 산업 자동화의 완성도를 높이려는 전략이다. 포스코DX는 엔비디아의 '옴니버스' 플랫폼 내 '아이작 심'을 활용해 가상환경 시뮬레이션 기반의 '피지컬 AI' 기술을 구축했다고 5일 밝혔다. 이를 통해 AI가 산업 설비의 최적 움직임을 학습하고 실제 현장에서 효과적으로 적용될 수 있도록 지원한다. '피지컬 AI'란 AI가 주변 환경을 인식하고 물리적 시스템을 제어해 실제 세계와 상호작용하는 기술을 의미한다. 올해 'CES 2025'에서도 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 언급하며 핵심 기술로 주목받았으며 AI 기반 자동화가 다양한 산업으로 확산되는 중요한 트렌드로 자리 잡고 있다. 산업현장은 물리적 환경 변수, 조업 일정, 안전 및 보안 문제 등으로 인해 AI 모델 개발과 검증에 어려움이 많다. 포스코DX는 가상 시뮬레이션을 활용해 이러한 문제를 해결하고 AI 학습 비용과 기간을 줄이는 효과를 기대하고 있다. 특히 관성, 가속도, 노이즈 등 물리적 환경 조건을 가상공간에서 재현해 AI가 다양한 조업 환경을 미리 학습하도록 했다. 또 포스코DX는 크기와 포장 형태가 다른 비정형 제품을 운반하는 크레인 자동화에 '피지컬 AI'를 우선 적용하고 있다. 올해 상반기에는 트레일러에서 철강 코일을 하차하는 크레인 작업을 자동화하는 AI 모델을 개발하고 가상 시운전을 거쳐 현장 적용을 추진할 계획이다. 이를 통해 크레인 작업의 무인화를 실현하고 생산성을 높일 것으로 기대된다. 이와 함께 포스코DX는 판교사옥에 광학실험실을 구축해 '피지컬 AI' 기술을 한층 더 고도화하고 있다. 이 실험실에서는 실제 현장과 유사한 조도, 온도, 움직임 등을 재현해 AI가 감지해야 할 센서 데이터를 정밀하게 검증하는 역할을 한다. 특히 센서의 반응과 사양에 따른 정밀도를 테스트하고 이를 AI 시뮬레이션에 반영함으로써 가상과 실제 현장 간의 격차를 최소화했다. 윤일용 포스코DX AI기술개발센터장은 "우리는 AI와 IT, OT 기술을 융합해 제조 설비의 자율 물리 시스템화를 목표로 '피지컬 AI' 기술을 구현하고 있다"며 "가상환경 시뮬레이션 등 물리적 개발 방법론을 활용해 인텔리전트 팩토리 리딩 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다.

2025.03.05 13:48조이환 기자

[현장] 장병탁 서울대 AI연구원장 "AI, 직접 행동하며 학습해야"

"인공지능(AI)은 이제 단순히 데이터를 분석하거나 콘텐츠를 생성하는 단계를 넘어 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 합니다. '챗GPT' 같은 생성형 AI가 언어 모델 혁신을 가져왔다면 그다음 단계는 물리적 세계에서 환경과 상호작용하며 스스로 문제를 해결하는 행동형 AI입니다. 이를 위해 우리는 피지컬 AI와 로봇 기술을 결합해 현실에서 학습하는 AI를 만들어가야 합니다." 장병탁 서울대 AI연구원장은 25일 'KGAF 2025 산업한류 제조 AX 이니셔티브' 포럼에서 이같이 말했다. 한국생성AI파운데이션(KGAF)이 판교 스타트업 캠퍼스에서 개최한 이 행사는 국내 AI 기반 제조 혁신과 글로벌 경쟁력 강화를 논의하기 위해 마련됐다. 국내외 AI 및 제조업 전문가들이 한자리에 모여 인공지능(AI)과 첨단 기술이 산업 전반에 미칠 영향과 미래 전략을 집중 조명하는 자리였다. 이날 AI의 장기적 발전 방향에 대해 발표하며 장 원장은 AI 혁신의 다음 단계로 '행동형 AI'를 제시했다. 기존 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하는 수준에 머물렀다면 이제 AI가 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 한다는 분석이다. 장 원장에 따르면 행동형 AI란 단순한 데이터 분석이나 콘텐츠 생성이 아니라 주어진 목표를 수행하기 위해 환경과 상호작용하며 학습하는 기술이다. 강화학습을 기반으로 사용자의 요구를 이해하고 피드백을 받아 점점 더 정교한 판단과 행동을 할 수 있다. 기존의 판단형 AI는 룰과 지식에 기반해 데이터를 분석해 결과를 도출해왔고 생성형 AI는 텍스트·이미지·영상을 창작하는 방식으로 작동했다. 이와 달리 행동형 AI는 사용자의 목표를 이해하고 달성하기 위해 능동적으로 움직이는 것이 특징이다. 장 원장은 "비행기 티켓을 예매하는 AI를 예로 들면 단순히 정보를 제공하는 것이 아니라 사용자의 피드백을 반영해 최적의 항공권을 찾아 예약까지 진행해야 한다"며 "AI가 인간처럼 '목표를 설정하고 해결책을 찾아 실행하는 단계'로 발전해야 하는 것이 '행동형 AI'"라고 표현했다. 행동형 AI가 발전하기 위해서는 AI가 물리적 세계와 직접 연결돼야 한다. 기존 AI는 소프트웨어 내에서만 작동하는 '소프트웨어 에이전트'에 머물렀지만 향후에는 '피지컬 AI'로 발전해 실세계와 상호작용해야 한다는 의미다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것은 바로 '휴머노이드 로봇'이다. 인간의 환경에서 작업하는 AI가 필요하기 때문에 인간과 유사한 형태를 가진 로봇이 더욱 효과적이기 때문이다. 장 원장은 실제로 테슬라, 구글, 스탠퍼드 등 주요 기업과 대학들이 AI와 로봇을 결합한 연구를 진행 중이라고 지적했다. 구글은 대규모 언어 모델을 로봇에 적용해 텍스트 명령을 현실에서 수행하는 AI 로봇을 개발하고 있다. 테슬라는 산업 현장에서 활용할 수 있는 휴머노이드 로봇 '옵티머스'를 선보였다. 스탠퍼드 대학 연구진은 로봇이 인간의 행동을 직접 관찰하고 학습하는 기술을 연구 중이다. 서울대 연구진도 지난 2023년 독자적인 AI 로봇 '피카(PICA)'를 개발해 공개한 바 있다. '피카'는 단순히 명령만 수행하는 것이 아니라 시각·청각·촉각 정보를 활용해 스스로 판단하고 움직일 수 있다. '챗GPT'가 텍스트만 이해하는 AI라면 피카는 인간과 같은 '오감'을 통해 세상을 인식한다. 또 AI가 인간처럼 사고하고 행동하기 위해서는 강화학습(Reinforcement learning)이 필수적이다. 알파고가 수많은 바둑 게임을 반복적으로 학습하며 실력을 키운 것처럼 행동형 AI 역시 실제 세계에서 직접 시행착오를 겪으며 성능을 개선해 나가야 한다. 이같은 노력이 지속돼 성공한다면 행동형 AI는 인간의 직업과 일상에도 큰 변화를 가져올 전망이다. 기존 AI는 단순한 반복 작업을 자동화하는 수준이었지만 이제는 AI가 스스로 배우고 행동하는 시대가 도래한다는 것이다. 전문가들은 AI와 로봇이 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 분야에서 인간을 대체할 가능성이 높다고 분석한다. 장 교수는 AI가 인간의 역할을 대신하면서 새로운 직업도 등장하고 있다는 점도 지적했다. 그는 "현재 '프롬프트 엔지니어' 같은 직군이 새롭게 등장한 것이 대표적"이라며 "향후에는 이제 AI가 실제 세계를 학습하는 것을 보조하는 AI 튜터가 필요해질 것"이라고 말했다. 이어 "AI의 발전 속도에 맞춰 인간이 어떤 역할을 해야 할지에 대한 논의가 필요하다"고 강조했다. 물론 현재 AI는 특정 작업에서 뛰어난 '좁은 AI' 수준이다. 다만 행동형 AI가 발전하면 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용 AI로 나아갈 수 있는 길이 열릴 것으로 전망된다. 이에 따라 기업과 연구기관 역시 범용 인공지능로 가는 길을 모색하며 천문학적인 금액을 투자하고 있는 상황이다. 다만 AI가 인간과 유사한 판단 능력을 가지게 되면서 윤리적 문제도 대두되고 있다. AI가 자율적으로 행동하는 시대가 오면 의사결정의 책임 소재를 어디까지 설정해야 할지 고민해야 한다. 이에 따라 AI 윤리 및 법적 규제에 대한 논의도 활발해질 전망이다. 장 원장은 "AI가 단순히 명령을 따르는 것이 아니라 실제로 사고하고 행동하는 시대가 오고 있다"며 "기업과 연구기관, 정부가 함께 AI 시대를 대비해야 한다"고 강조했다.

2025.02.25 17:01조이환 기자