로보틱스 시뮬레이션_AI융합 가속화
AI융합 기술이 산업 전반에 활용되면서 생산현장에서 로봇이 실제 노동 경험을 지능 자산화하고 스스로 고도화할 수 있는 AI데이터 팩토리가 국내에서 1호 개소하였습니다.
1호 AI데이터팩토리 기업인 마음에이아이의 기술에 대해 알아보고 앞으로의 기술 발전 전략을 대략적으로 알아보겠습니다.
인공지능(AI) 전문 기업 ㈜마음에이아이
제1호 AI 데이터팩토리(Physical AI Data Factory)’개소!!
여기서
데이터팩토리는 산업용 로봇이 현장에서 생성하는 데이터를 체계적으로 수집, 분석, 학습하여 인공지능 모델에 즉각 반영하는 ‘폐쇄 루프(Closed-loop)형 통합 인프라’를 말합니다.
로봇의 실제 노동 경험을 지능 자산화하여 성능을 고도화하는 거점 역할을 수행하며
로봇의 학습과 성능 검증을 위한 핵심 인프라를 집약한 시설로 이곳은 단순한 테스트 공간이 아니라, 가상과 현실을 연결해 로봇의 지능을 고도화하는 통합 데이터 생산 기지 역할을 합니다.
이 생산 기지는
1. 시뮬레이터 인프라 기반으로
엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim) 등 고도화된 로보틱스 시뮬레이션 플랫폼을 활용해 디지털 트윈 기반 가상환경을 구현하고, 작업자들은 이 공간에서 다양한 시나리오를 설정해 데이터를 수집합니다.
이를 통해 실제 환경에서 반복하기 어려운 위험 상황이나 예외 케이스까지 폭넓게 학습 데이터로 확보할 수 있습니다.
2. 데이터 수집 과정에는 텔레오퍼레이션(Tele-operation) 장비를 활용하여
작업자가 원격으로 로봇을 조작하면, 정밀한 동작 궤적과 힘 제어 값이 실시간으로 기록되도록 합니다.
이 데이터는 단순한 동작 로그를 넘어, 숙련 작업자의 노하우를 디지털 자산으로 전환하는 역할을 하고 결과적으로 로봇은 인간의 숙련도를 모방하고 점진적으로 향상시킬 수 있는 기반을 갖추게 됩니다.
3. 실증 및 테스트 베드로
휴머노이드와 이동형 로봇이 실제와 유사한 환경에서 구동되며, 가상에서 학습한 알고리즘이 물리적 환경에서도 안정적으로 작동하는지 검증합니다. 이 과정은 시뮬레이션과 현실 사이의 간극을 최소화하는 단계로, 예기치 못한 변수나 환경 변화에 대한 대응 능력을 점검하는 역할을 하게 됩니다.
4. 또한 수집된 영상·센서·관절 제어 데이터는 분석 서버에서 정제 과정을 거친 뒤 강화학습 모델 학습에 활용되며
고도화된 모델은 다시 현장으로 배포되는 선순환 구조를 거칩니다. . 특히 마음에이아이가 개발한 엣지 디바이스 MAIED를 통해 로봇에 직접 업데이트되며, 현장에서 생성된 새로운 데이터는 다시 데이터팩토리로 환류되어 ‘수집-정제-학습-배포-재수집’으로 이어지는 데이터 선순환 구조를 마련하였습니다.
이번 데이터팩토리를 통해 마음에이아이는 ‘모델(판단)–엣지 디바이스(실행)–로봇(데이터 생성)’으로 이어지는 기술적 수직 계열화
판단 알고리즘과 실행 하드웨어, 그리고 실제 데이터 생성 주체를 하나의 체계로 통합함으로써, 로봇은 비정형 환경에서도 보다 유연하게 대응할 수 있는 역량을 확보하게 된다. 특히, 예외 상황에서의 오판 가능성을 줄이고, 스스로 환경 변화에 적응하는 자율 진화형 학습 구조를 구현하였습니다.
이처럼 데이터 선순환 구조를 AI데이터팩토리로 지능적으로 자동화, 고도화하면서 생산현장에서의 안정성과 유연한 대응역량을 스스로 만들어 나가는 방향으로 산업의 방향이 이루어질 것으로 전망됩니다.
출처 : #인공지능신문_ 기사내용 발췌