산업용 로봇 혁신

인지형 AI에서 피지컬 AI까지

(From Perception AI To Physical AI)

최첨단 자동차 조립 라인, 현대 엔지니어링의 경이로움. 갑자기 라인이 멈춰 섰다. 

무슨 일이 일어난 것일까? 조립하던 자동차 문이 어긋나 사전 프로그래밍된 로봇의 허리를 찔렀다. 

이례적인 단순한 현상이나 오늘날 공장에서 발생할 수 있는 현상으로 산업용 로봇의 한계를 강조하는 예로, 통제된 환경에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 예상치 못한 상황에서는 실패한다. 

바로 이 부분에서 인공 지능, 특히 생성형 AI가 등장하여 지능형 자동화의 새로운 시대를 약속하고 있다.

아래에 최신 생성형 AI가 어떻게 이러한 진화를 주도하고 있으며 새로운 유형의 지능적이고 적응력이 뛰어나며 자율적인 산업용 로봇으로 진화할 수 있는지 살펴보고 이에 수반되는 핵심 과제에 대해 살펴본다.

산업용 로봇과 인지형 AI

산업용 로봇은 수십 년 동안 제조 현장에서 효율을 개선해 왔다. 

그러나 지금까지는 고도로 통제된 환경에서 미리 결정된 작업에 제한되었다. 

현실 세계의 복잡성을 제대로 이해하고 대응하기에는 지능적으로 부족한 정교한 도구이다. 

첨단 AI 칩 제조업체인 NVIDIA의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 최근 연설에서 AI가 단순한 인식에서 물리적 행동을 구현할 수 있는 진화 개념인 "체화된 AI" 또는 "물리적 AI"라고 부르는 혁신적인 비전을 설명했다.

하지만 로봇에서 AI의 혁신적인 잠재력에 대해 알아보기 전에 기본 사항인 인식형 AI를 알아보자. 

때로는 "고전적 AI"와 얽혀 있는 이 초기 형태의 AI는 기계에 환경을 감지하고 해석할 수 있는 능력을 제공하는 것이었다. 그것은 로봇에게 "눈"과 "귀"를 달아주었다.

인지형 AI(Perception AI)가 업계에서 어떻게 구현되고 있는지 알아보자.

• 컴퓨터 비전 |

  아마도 가장 두드러진 예가 카메라가 장착된 로봇은 이미지를 "보고" 해석할 수 있는 능력이 있다. 

  컴퓨터 비전은 로봇이 인간보다 더 빠르고 정확하게 제품을 검사하면서 품질 관리에 혁명을 일으켰다.

• 물체 인식 및 위치 파악 센서 |

  로봇은 근접 센서, 레이저 스캐너 및 RFID 리더기를 사용하여 선별과 정위치에 올려놓는 작업과 분류 작업에서 중요한 물체를 식별하고 찾기 시작했다.

• AGV 네비게이션 |

  AGV(Automated Guided Vehicles)는 센서를 사용하여 공장을 네비케이트하는 방식으로 자재 운반을 자동화하였다.

• 예측 유지보수 머신러닝 | 

  기계에 내장된 센서에서 데이터(진동, 온도, 소리)를 머신러닝 알고리즘에 공급하여 장비 고장을 나타내는 임계치 패턴을 감지할 수 있다. 

  이 예측 유지 관리를 통해 사전 예방적 수리가 가능 설비 가동 중지 시간을 최소화할 수 있다.

인식형 AI는 상당한 이점이 있지만 한계도 있었다. 

로봇 시스템은 흔히 매우 구체적인 작업을 할 수 있도록 설계되었고 일반화하는 데 어려움이 있으며 교육에는 엄청난 양의 데이터가 필요하기 때문에 

비용과 시간이 많이 소요된다. 로봇은 패턴을 인식할 수 있지만 컨텍스트에 대한 깊은 이해가 부족하다. 

이들은 "나사"를 식별할 수 있지만 나사의 기능을 이해하지 못한다. 

조명 변경 같은 예기치 않은 변화로 인해 시스템은 쉽게 궤도에서 벗어날 수 있다.

인식형 AI는 기본 기능을 제공하는 중요한 첫 번째 단계였다. 그러나 자동화의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 필요한 유연성, 적응력, 이해력이 부족하다.

생성형 AI

인식형 AI가 로봇에게 기본적인 감각을 제공했다면, 생성형 AI는 로봇을 완전히 새로운 수준의 지능으로 끌어올릴 준비가 되어 있다. 

이 기술은 단순히 패턴을 인식하는 것에서 이해하고, 창조하고, 심지어 추론하는 방향으로 근본적인 변화를 나타낸다. 

분석 및 예측에 중점을 둔 기존 AI와 달리 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성과 복잡한 패턴 분석, 컨텍스트에 대한 보다 미묘한 이해를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있다.

구체적으로 OpenAI의 GPT 모델과 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 생성형 AI의 능력을 보여주어 대중의 상상력을 사로잡았다. 

LLM은 복잡한 정보를 이해하고 적절한 응답을 생성할 수 있는 AI의 잠재력을 보여주는 중요한 디딤돌이며, 이는 지능형 로봇에 필수적인 요소이다.

중요한 것은 생성형 AI의 핵심 원리인 언어 모델를 넘어 로봇에 중요한 다른 형태로 확장되고 있다는 사실이다. 

연구자들은 이미지, 비디오, 3D 모델, 심지어 로봇 궤적까지 생성하고 조작할 수 있는 모델을 개발하고 있다.

우리는 이미 다음과 같은 생성형 AI의 초기 산업 응용 사례를 경험한 바 있다.

• 합성 훈련 데이터 생성 |

  생성형 AI는 학습, 특히 인식 작업으로 실제 데이터보다 더 효과적인(또는 그 이상) 합성 데이터를 생성할 수 있다.

• 설계 최적화 | 

  생성형 AI는 방대한 설계 공간을 탐색하여 제품 또는 프로세스 레이아웃의 다양한 변형을 생성하여 퍼퍼먼스를 평가할 수 있다.

• 복잡한 시나리오 시뮬레이션 | 

  생성형 AI를 사용하면 위험하거나 비용이 많이 드는 시나리오를 포함 다양한 시나리오로 로봇을 테스트하고 훈련할 수 있는 사실에 가까운 가상 환경을 만들 수 있다.

특히 산업 환경에서 생성형 AI는 아직 초기 단계에 있지만, 로봇 공학에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 보여주며 보다 지능적이고 적응력이 뛰어나며 자율적인 기계의 미래를 안내하고 있다. 이는 에이전트 AI와 피지컬 AI를 위한 단계를 설정한다.

에이전트 AI 및 피지컬 AI

생성형 AI를 기반으로 디지털 세계와 물리적 세계가 모호해지는 시대에 접어들면서 지능형 로봇의 차세대 개척지인 에이전트 AI 및 피지컬 AI가 등장하고 있다.

에이전트 AI는 생성형 AI를 넘어서는 중요한 단계이다. 

AI 시스템은 수동적인 콘텐츠 생성AI에서 결정을 내리고, 계획하고, 목표를 추구할 수 있는 능동적인 AI 에이전트로 진화한다. 

주변 환경을 이해하고 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하고, 변화에 적응하고, 경험을 통해 학습할 수 있는 로봇을 아래와 같이 예상할 수 있다.

• 추론 및 계획 | 

  로봇이 복잡한 상황에 대해 추론하고, 작업을 분석하고, 세분화하고, 최적의 행동 순서를 결정하고, 문제를 예측할 수 있는 생성형 AI 모델이 추가로 개발될 것이다.

• 생성형 AI로 향상된 강화학습(RL) | 

  생성형 모델은 RL 에이전트를 위한 보다 현실적이고 동적인 교육 환경을 만들어 복잡한 동작을 학습하여 실제 시나리오에 일반화할 수 있도록 한다.

피지컬 AI는 궁극적인 목표, 즉 인식, 행위자 추론 및 물리적 구현의 원활한 통합을 의미한다. 

단지 물리적 세계에 반응할 뿐 아니라 물리적 세계에서 지능적으로 행동하는 것에 관한 것이다. 

생성형 AI와 에이전트 AI는 인지 기반인 '두뇌'를 제공하여 로봇이 실제 환경에서 자율적이고 효과적으로 작동할 수 있도록 지원한다.

현재 여러 핵심 기업이 이러한 발전을 주도하고 있으며, 물리적 AI를 교육하고 배포하는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 에코시스템을 개발하고 있다. 

예를 들어 엔비디아의 '프로젝트 GR00T'는 휴머노이드 로봇을 위한 범용 기반 모델 개발을 목표로 하고 있으며, Omniverse Isaac 플랫폼은 이러한 로봇 '두뇌'의 시뮬레이션 훈련을 가능하게 하고 물리적 상대와의 연결을 촉진해 폐쇄 루프 학습 시스템을 가능하게 한다.

마찬가지로 테슬라의 Optimus 휴머노이드 로봇은 실제 데이터로 훈련된 AI를 기반으로 손재주와 제어 능력이 크게 향상되었다.

이러한 노력은 다른 로봇 및 AI 기업과 함께 집합적으로 가능성의 경계를 넓히고 있으며, 각각 구현된 AI 개발에 고유한 접근 방식과 기술을 기여하고 있다. 

피지컬 AI로 시나리오가 현실적으로 구현될 수 있는 미래가 빠르게 다가오고 있다.

피지컬 AI의 혁신적 영향

물리적 AI는 산업 자동화의 새로운 시대를 열 것이다. 

다음은 몇 가지 예이다.

• 진정한 의미의 협업 로봇(코봇) | 

  진정한 협업자로서 인간과 함께 작업하고, 인간의 의도를 이해하고, 요구 사항을 예측하여 이에 따라 행동을 조정하는 로봇이다.

• 자율 공장 | 

  미래의 공장은 피지컬 AI 기반 로봇이 인간의 개입을 최소화하면서 조립 및 검사에서 물류 및 유지 보수에 이르기까지 작업을 자율적으로 처리하면서 운영할 수 있다.

• 적응형 제조 | 

  로봇은 다양한 제품을 생산하거나 재료의 변경을 처리하기 위해 자신을 신속하게 재구성하여 보다 유연하고 민첩하게 적응할 수 있다.

• 자체 최적화 시스템 | 

  피지컬 AI 로봇은 성능을 지속적으로 모니터링하고, 개선이 필요한 영역을 식별하고, 시간이 지날수록 작업을 최적화한다.

도전과제 해결

피지컬 AI의 잠재력은 엄청나지만 다음과 같은 중요한 과제와 고려 사항을 해결해야 한다.

기술적 장애

• 안전 및 신뢰성 | 피지컬 AI 시스템의 안전과 신뢰성을 보장하는 것이 특히 산업 환경에서 중요하다.

• 일반화 | 지식과 기술을 새로운 환경과 작업에 일반화하도록 로봇을 학습시키는 것 또한 중요한 과제이다.

• 계산능력 | 첨단 AI 모델을 훈련하고 실행하려면 상당한 계산능력이 필요하므로 에너지 소비, 하드웨어 비용 및 접근성에 대한 질문이 제기될 수 있다.

• 데이터 효율성 | 제한된 데이터에서 효율적으로 학습할 수 있는 물리적 AI 시스템을 개발하는 것 또한 중요한 과제이다.

윤리적, 사회적 함의

• 일자리 대체| 

  피지컬 AI의 자동화 기능이 증가함에 따라 일자리 대체에 대한 우려가 잠재적으로 제기되고 있다. 

  근로자의 재교육 및 스킬업 프로그램과 같은 선제적 대책이 필요하다.

• 알고리즘의 편향성 |

  피지컬 AI는 훈련 데이터에 존재하는 편향성을 상속하고 영속화할 수 있다. 

  편향성을 식별하고 완화하는 방법을 찾아야 한다.

• 보안 | 

  자율 및 상호 연결된 로봇은 악의적인 공격의 대상이 되기 쉽다. 

  강력한 사이버 보안 조치 또한 필수적이다.

이러한 과제를 해결하기 위해서는 연구자, 엔지니어, 정책 입안자 등 사회의 공동 노력이 필요하다. 

열린 협업, 강력한 윤리 지침 및 적극적인 계획은 미래의 첨단 산업 제조뿐만 아니라 인류 전체에 혜택을 주는 필수적인 기본 요소이다.

결론

인식형 AI에서 생성형 AI를 기반으로 하는 피지컬 AI로의 여정은 로봇과 자동화의 중요한 변화를 의미한다. 

미래에 로봇은 현실 세계에서 지능적이고 적응력이 뛰어나며 자율적으로 작동될 것이다. 이는 아마도 현대 공장의 통제된 환경 속에서 시작될 가능성이 높다.

로봇이 이해하고, 추론하고, 창조할 수 있도록 지원하는 생성형 AI는 현재 이러한 변화를 주도하는 인지적 엔진이다.

에이전트 AI는 로봇이 계획하고, 결정을 내리고, 목표를 추구할 수 있도록 지원한다. 

피지컬 AI는 이러한 인지 기능을 물리적 구현과 통합하여 모든 위험을 진정으로 해결할 수 있는 지능적인 로봇을 만들 것이다.

미래의 피지컬 AI 시대는 윤리적, 사회적으로 많은 도전적 과제를 가져올 것이다. 

피지컬 AI 시대를 향한 카운트다운이 시작되었다.

참고 | https://www.hannovermesse.de/en/news/news-articles/from-perception-to-physical-reality​