[AI포럼] 피지컬 AI도 ‘데이터전쟁’… 실패 질책 말고 과감히 투자해야 이긴다

공공·민간정보 잇는 국가 데이터 구축 데이터·로봇 밸류체인 체계 확보 필요 실전 데이터 재학습으로 현실 변수 극복 민·관 협력 기조발표 가상의 데이터로 구축된 인공지능(AI)이 현실 세계에서 물리적(피지컬)으로 구현되기 위해서는 경험으로 축적한 수많은 데이터를 유기적으로 연결해 최적의 환경으로 학습시키는 것이 핵심이다. 디지털타임스가 14일 서울 은행회관에서 개최한 ‘피지컬 AI, 대한민국 새 성장엔진: 생태계 판을 바꾼다’ 포럼에서 기조연설자로 나선 전문가들은 물리법칙과 행동, 힘과 촉각을 학습하기 위한 데이터의 확보 속도가 피지컬 AI의 승패를 가를 것이라고 진단했다. 국내 업체들이 로봇이 부서지는 것을 두려워하는 성향이 있다며, 더 과감하게 로봇을 투입해 실패로 얻는 데이터를 최대한 모아야 한다는 조언도 있었다. 이들은 공공·민간 데이터를 자유롭게 연결하는 정책 인프라, 힘·촉각 감각을 포함한 촉각 표준, 현장 실전 데이터 확보를 위한 3박자의 순환구조를 구축하기 위한 생태계 조성이 시급하다고 강조했다. ◇공공·민간 정보 잇는 국가 데이터 체계 구축해야 첫 기조연설자로 나선 김형철 한국지능정보사회진흥원(NIA) 원장은 ‘피지컬 AI 시대, 국가 데이터의 역할을 다시 묻다’를 주제로 피지컬 AI가 움직일 무대가 공장을 넘어 교통, 재난안전, 도시·시설, 의료·돌봄 등 삶의 전반으로 펼쳐지고 있다고 강조했다. 김 원장은 “센서가 있는 모든 곳은 피지컬 AI로 바라봐야 한다. 자율주행차의 경우 작년 초만 해도 논쟁이 있었지만 현재는 모두가 피지컬 AI로 본다”며 “시각을 넓혀 액추에이터(로봇에 쓰이는 작동기)가 수문 조절 벨트를 맡는다고 하면, 피지컬 AI의 영역은 국가 (인프라)까지 번지게 된다”고 설명했다. 피지컬 AI는 단일 감각 데이터를 넘어 공간·환경, 상태·운영, 행정·규정 등 맥락 데이터까지 복합적인 정보를 요구한다. 하지만 현재 국내 데이터는 기관·분야별로 데이터가 흩어져 있고, 서로 다른 기준과 품질로 실시간 연계에 한계가 있다고 김 원장은 지적했다. 김 원장은 기존의 개방된 자원을 넘어 AI가 활용할 수 있는 국가 데이터 체제로 전환이 시급하다고 조언했다. 그는 “공공과 민간 데이터를 AI가 바로 활용할 수 있도록 정비하고, 데이터 보유 주체의 통제권을 보장하는 신뢰기반 공유체계를 마련해야 한다”며 “민감한 산업데이터는 협력학습으로 분석하고 공공데이터와 연결하는 ‘국가데이터 공통기반’을 구축해야 할 것”이라고 말했다. ◇실패로 쌓는 데이터 중요… 데이터·로봇 밸류체인 확보 김정 카이스트 기계공학과 교수는 현재 한국의 피지컬 AI 기술력이 아직은 미국과 중국에 비해 많이 부족한 단계라고 평가했다. 반도체·센서·모터·배터리·제어 등의 하드웨어 기술력은 세계 수준이지만, 이를 휴머노이드 전용 부품 공급망으로 연결하는 고리는 아직 취약하다고 지적했다. 김 교수는 “세계는 물량으로 앞서는 쪽과 모델로 앞서는 쪽으로 갈렸고, 물량을 쥔 쪽은 국가가 수요까지 만들어준다”며 “한국은 로봇을 가장 촘촘히 깔아온 나라지만 그 로봇에 지능을 넣을 자리는 비어있다. 몸은 만들 수 있지만, 그 몸에 시킬 지능이 우리 것이 아니다”라고 평가했다. 그는 실패를 두려워하지 않는 과감한 투자가 동반돼야 한국이 글로벌 피지컬 시장에서 자리매김할 것이라고 강조했다. 김 교수는 “중국은 휴머노이드 기술 개발을 위해 몇십대를 부쉈다고도 한다. 실패에 대한 질책보다 과감한 투자가 필요할 때”라며 “우리가 할 수 있는 것을 먼저 실행한 뒤 한국형 플랫폼을 개발해야 한다. 처음부터 한국형 플랫폼으로 시작하려고 하면 속도에서 뒤처질 것”이라고 제언했다. ◇현장 실전 데이터 재학습으로 ‘예측 불가능’ 변수 극복 전혜정 LG전자 인공지능연구소 연구위원은 LG의 가정용 양팔 로봇 ‘LG 클로이드’를 사례로 들며 피지컬 AI 방향성을 소개했다. 전 연구위원은 “배터리, 액추에이터, 센서, 디스플레이, 통신 등 그룹의 핵심기술 역량을 결집한 ‘원LG’ 생태계를 구축해 로봇의 설계부터 양산까지 가치사슬을 확보하고 있다”며 “제조·물류 분야를 시작으로 안전성이 중심이 되는 가정용으로 확장해 ‘LG 클로이드’와 ‘제로 레이버홈’(집안일 해방) 비전을 추진하고 있다”고 설명했다. LG전자는 340억원 규모의 국책과제를 통해 월드모델, 로보틱스 파운데이션모델(RFM), 월드 액션 모델(WAM) 기반의 로봇 브레인 기술 개발에 나서고 있다. 그는 생성 데이터와 인간 시연 데이터를 활용한 ‘데이터 플라이 휠’ 체계로 로봇 학습 효율을 높이고 있다며, 제조·물류 분야를 비롯해 상업·가사 영역까지 사업을 확대하고 있다고 말했다. 전 연구위원은 “제조·물리 환경에서는 엣지케이스(예외 상황), 토크 한계, 유연체 변형 등 예측 불가능한 변수가 발생한다”며 “실환경에서 발생하는 물리 이벤트를 자동 검출·수집해 월드모델과 로봇에 재학습시키는 프로세스 등으로 현장 데이터 재학습 체제를 구축하고 있다”고 밝혔다. 장우진 기자 jwj17@dt.co.kr