피지컬 AI는
진정 AI의 다음 물결인가

피지컬 AI는 인공지능과 물리적 세계 간의 상호작용에 관한 모든 것이다. 로봇 기술과 결합하면 산업 공정 최적화에서 헬스케어 및 개인용 로봇 보조 기기에 이르기까지 지능형 물리 장치의 역량을 혁신할 것으로 기대된다. 하지만 해결해야 할 난제들이 있다. 피지컬 AI의 현주소와 도전 과제를 살펴보고, 향후 이 기술이 어디로 향할지 조망한다.

2025년 CES에서 엔비디아(Nvidia)의 젠슨 황 CEO는 피지컬 AI(Physical AI)를 AI의 거대한 다음 진보로 지목했다. 본질적으로 피지컬 AI란 AI와 물리적 세계 간의 생산적인 상호작용을 뜻한다. 고전적인 머신러닝(ML)과 생성형 AI(Gen AI)는 주로 인터넷에서 공개적으로 수집된 데이터를 기반으로 훈련되며, 이들의 출력은 텍스트, 이미지, 음성 같은 디지털 형식으로 제공된다. 반면, 피지컬 AI는 현실 세계에서 데이터를 직접 수집한다.

즉, 센서나 사물인터넷(IoT) 장치를 통해 혹은 전용 텍스트, 이미지, 음성 훈련 콘텐츠를 통해 데이터를 받아들인다. 그 출력은 물리적 세계에 직접 영향을 미친다. 예를 들어 액추에이터나 기타 장치를 제어함으로써 현실로 구현된다. 이러한 이유로 피지컬 AI는 로보틱스나 자동화 같은 영역에 특히 유용하다.

하지만 피지컬 AI는 기존 로봇공학과 한 가지 중요한 점에서 본질적으로 다르다. 전통적인 로봇 시스템은 센서가 데이터를 선형적으로 처리 엔진에 전달하고, 이 엔진은 사전에 프로그래밍된 규칙에 따라 동작한다. 이 규칙에 기반해 로봇은 출력 장치나 액추에이터에 명령을 내린다. 하지만 피지컬 AI에서는 처리 엔진이 단순히 규칙을 적용하는 것이 아니라, 다중 모달 AI 시스템과 양방향으로 소통한다. 이로 인해 피지컬 AI 기반 장치는 달라지는 입력 데이터에 훨씬 더 민감하고 유연하게 반응할 수 있으며, 추론을 적용하고 행동 우선순위를 설정할 수 있다. 또한 처리 경로를 바꾸거나 재프로그래밍 없이도 학습...기사전문보기