피지컬 AI

피지컬 AI는 인공지능 기술이 단순한 소프트웨어적 분석 도구를 넘어 물리적 실체와 결합한 형태를 말한다. 엔비디아의 젠슨 황은 이를 인공지능의 다음 프론티어로 정의하며, 거대한 물리적 경제 영역에 근본적인 변화를 일으킬 핵심 기술로 제시하였다. 이는 인식형 AI, 생성형 AI, 에이전트형 AI를 거쳐 진화한 단계로 평가받는다.

피지컬 AI의 구동을 위해서는 크게 세 가지 요소가 필요하다.

• 물리 데이터: 센서를 통해 수집되는 실제 환경의 정보이다.
• 훈련: 수집된 데이터를 바탕으로 물리적 상호작용을 학습하는 과정이다.
• 스케일업: 학습된 모델을 실제 현장에 적용하고 확장하는 단계이다.

인간의 오감에 대응하는 센서로는 카메라, 레이더, 라이다, 힘/토크 센서, 촉각 센서 등이 활용된다. 특히 카메라는 저렴한 비용으로 높은 해상도를 제공하여 널리 사용된다.

기존의 데이터 중심 AI와 비교할 때 피지컬 AI는 다음과 같은 차별점을 가진다.

1. 실시간성: 산업 현장에서는 밀리초 단위의 빠른 응답이 필요하므로 클라우드 대신 현장에서 즉시 처리하는 엣지 컴퓨팅이 중요하다.
2. 안전성: 물리적 세계에서 직접 움직이므로 오작동 시 위험이 커 안전성 확보가 필수적이다.
3. 데이터 수집: 인터넷상의 텍스트나 이미지 데이터가 아닌, 센서를 통해 직접 수집한 방대한 양의 물리 데이터가 필요하다.

제조, 물류, 건설, 농림, 의료, 교통 등 광범위한 산업 분야에서 도입이 추진되고 있다. 대한민국 지식재산처는 피지컬 AI 분야의 국가 경쟁력을 확보하기 위해 특허 우선심사 대상을 확대하고 심사 대기 시간을 단축하는 계획을 수립하였다. 민간 분야에서는 케이엔에스 등의 기업이 무인 자동화 및 로봇 제어 관련 핵심 기술 특허를 출원하며 기술적 진입장벽을 구축하고 있다.