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피지컬 AI는 실제 물리 세계에서 작동하는 로봇과 자율주행차 같은 시스템에 적용되는 인공지능 기술입니다. 최근 언어 모델처럼 대규모 데이터로 학습한 파운데이션 모델을 피지컬 AI에 적용하려는 시도가 활발합니다. 다양한 로봇과 작업에 공통으로 적용할 수 있는 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발하려면 방대한 학습 데이터가 필요합니다. 언어 모델이 인터넷의 텍스트 데이터로 학습하듯 피지컬 AI는 수많은 로봇의 행동 데이터와 센서 정보를 학습해야 합니다. 로봇 제조 기업과 연구기관들은 피지컬 AI 파운데이션 모델 구축을 위한 대규모 데이터셋 확보에 집중하고 있습니다.
피지컬 AI 학습 데이터는 단일 형태가 아니라 여러 종류의 정보가 결합된 멀티모달 데이터입니다. 카메라 영상과 라이다 센서 데이터, 관절 위치 정보, 힘과 토크 측정값, 음성 명령 등이 시간순으로 동기화되어 저장됩니다. 서로 다른 형식의 데이터를 통합하고 정렬하는 작업이 피지컬 AI 파운데이션 모델 학습의 첫 단계입니다. 시각 정보만으로는 물체의 무게나 표면 질감을 알기 어렵고 촉각 센서 데이터만으로는 물체의 위치를 파악하기 힘듭니다. 여러 감각 정보를 결합해야 실세계를 정확히 이해하고 적절한 행동을 선택할 수 있습니다. 데이터 통합 과정에서 각 센서의 측정 오차와 시간 지연을 보정하는 기술도 중요합니다.
피지컬 AI 파운데이션 모델이 범용성을 갖추려면 특정 로봇이 아닌 여러 종류의 로봇에서 수집한 데이터로 학습해야 합니다. 산업용 로봇팔과 휴머노이드 로봇, 이동 로봇, 드론 등 서로 다른 형태와 기능을 가진 로봇들의 작동 데이터를 모읍니다. 각 로봇 플랫폼의 구조와 제어 방식이 다르지만 공통된 물리 법칙과 작업 원리를 학습하면 새로운 로봇에도 적용할 수 있습니다. 로봇마다 관절 개수와 센서 종류가 달라 데이터 형식을 표준화하는 작업이 필요합니다. 로봇 제조 기업들이 자체 보유한 데이터를 공유하고 통합하는 협력 프로젝트가 진행되고 있습니다. 표준화된 데이터 형식은 서로 다른 출처의 데이터를 하나의 학습 데이터셋으로 결합하는 데 도움이 됩니다.
피지컬 AI 파운데이션 모델 학습에는 실제 로봇에서 수집한 데이터와 시뮬레이션에서 생성한 데이터가 모두 활용됩니다. 실제 환경 데이터는 현실의 복잡함과 예측 불가능한 상황을 담고 있어 모델의 실용성을 높입니다. 시뮬레이션은 짧은 시간에 대량의 데이터를 생성할 수 있고 위험한 상황도 안전하게 테스트할 수 있습니다. 물리 엔진을 적용한 가상 환경에서 수천 가지 작업 시나리오를 실행하며 데이터를 수집합니다. 시뮬레이션과 현실의 차이를 줄이는 기술인 심투리얼(Sim-to-Real) 전이 학습이 함께 연구되고 있습니다. 시뮬레이션 데이터로 기본 능력을 학습한 뒤 실제 데이터로 미세 조정하는 방식이 효과적입니다.
피지컬 AI 파운데이션 모델은 특정 작업에 국한되지 않고 여러 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 물체 집기와 조립, 이동과 탐색, 청소와 정리 같은 다양한 작업 데이터를 포함해야 합니다. 한 가지 작업만 학습한 모델보다 여러 작업을 경험한 모델이 새로운 작업에도 빠르게 적응합니다. 작업 간의 공통점을 학습하면 전혀 본 적 없는 작업도 기존 지식을 활용해 수행할 수 있습니다. 물건을 집는 동작은 조립 작업과 포장 작업 모두에서 사용되므로 한 작업에서 배운 능력이 다른 작업에 전이됩니다. 가능한 많은 작업 유형의 데이터를 수집해 모델의 범용성을 높이는 전략이 필요합니다.
성공적으로 완료된 작업만 학습하면 예상치 못한 상황에서 대응하지 못합니다. 물체를 떨어뜨리거나 장애물과 충돌하는 등의 실패 사례와 그로부터 회복하는 과정을 데이터에 포함해야 합니다. 실패 상황을 인식하고 대안을 찾는 능력이 실제 환경에서 피지컬 AI를 사용하는 데 중요합니다. 로봇이 오류를 감지하고 스스로 문제를 해결하거나 사람에게 도움을 요청하는 행동을 학습시킵니다. 강화학습 방식으로 시행착오를 반복하며 최적의 전략을 찾는 과정도 데이터로 기록됩니다. 안전한 시뮬레이션 환경에서 충분한 실패 경험을 쌓은 뒤 실제 로봇에 적용합니다.
대부분의 로봇 학습 데이터는 짧은 시간 동안의 작업만 담고 있습니다. 하지만 실제 업무는 여러 단계를 거쳐 장시간 진행되는 경우가 많습니다. 몇 초짜리 데이터만으로는 복잡한 다단계 작업을 학습하기 어렵기 때문에 장기간 작업 데이터 수집이 필요합니다. 창고에서 물건을 찾아 포장하고 배송 준비하는 전체 과정을 하나의 데이터로 기록합니다. 중간에 발생하는 예외 상황 처리와 우선순위 변경 같은 의사결정 과정도 포함됩니다. 장기 작업 데이터는 피지컬 AI가 계획을 세우고 실행하는 능력을 학습하는 데 도움이 됩니다.
피지컬 AI가 실제 환경에서 작동하려면 사람과 안전하게 협업할 수 있어야 합니다. 사람이 로봇 근처에서 작업하거나 로봇에게 지시를 내리는 상황의 데이터를 수집합니다. 사람의 움직임을 감지하고 충돌을 피하며 협력적으로 작업하는 과정이 학습 데이터에 담겨야 합니다. 음성 명령이나 손짓 같은 자연스러운 의사소통 방식도 데이터로 기록됩니다. 사람이 예상치 못하게 로봇 작업 공간에 들어오면 즉시 멈추는 안전 프로토콜도 학습시킵니다. 실제 작업 현장에서 사람과 로봇이 함께 작업하며 수집한 데이터가 가장 효과적입니다.
실세계는 통제된 실험실 환경과 달리 조명과 온도, 습도 같은 조건이 계속 변합니다. 다루는 물체도 크기와 무게, 재질이 제각각입니다. 다양한 환경 조건과 물체 특성을 포함한 데이터로 학습해야 피지컬 AI가 실제 상황에서 안정적으로 작동합니다. 같은 작업이라도 밝은 낮과 어두운 밤, 깨끗한 바닥과 물기 있는 바닥에서 수행한 데이터를 모두 수집합니다. 처음 보는 물체라도 학습한 특성을 바탕으로 적절히 다룰 수 있도록 다양한 물체 데이터가 필요합니다. 환경과 물체의 변화에 강건한 모델을 만드는 것이 피지컬 AI 파운데이션 모델의 목표입니다.
대규모 데이터를 수집하다 보면 센서 오류나 잘못된 작업 기록이 포함될 수 있습니다. 품질이 낮은 데이터로 학습하면 모델 성능이 오히려 떨어집니다. 자동화된 품질 검증 시스템과 전문가 검수를 결합해 데이터 품질을 관리합니다. 물리 법칙에 어긋나는 데이터나 센서 값이 비정상적으로 튀는 부분을 자동으로 감지해 제거합니다. 전문가가 샘플 데이터를 검토해 작업 수행이 올바른지 판단하고 라벨을 수정합니다. 데이터 정제 작업은 시간이 걸리지만 모델의 신뢰성을 높이는 데 중요합니다.
피지컬 AI 발전을 가속화하기 위해 대규모 개방형 데이터셋을 구축하는 프로젝트가 진행되고 있습니다. 개별 연구팀이나 기업이 단독으로 충분한 데이터를 모으기 어렵기 때문에 협력이 필요합니다. 표준화된 형식의 공개 데이터셋이 마련되면 전 세계 연구자들이 활용해 피지컬 AI 기술이 빠르게 발전할 수 있습니다. 일부 연구기관은 수만 시간 분량의 로봇 작업 데이터를 공개했습니다. 데이터 공유 시 개인정보와 기업 기밀을 보호하는 가이드라인도 함께 마련되고 있습니다. 글로벌 로봇 커뮤니티가 협력해 더 큰 규모의 데이터셋을 구축하는 움직임이 확대되고 있습니다.
피지컬 AI 파운데이션 모델의 장점은 한번 학습한 지식을 새로운 작업에 전이할 수 있다는 점입니다. 대규모 데이터로 기본 능력을 학습한 뒤 특정 작업에는 소량의 데이터만으로도 적응할 수 있습니다. 전이 학습 방식을 활용하면 모든 작업마다 대량의 데이터를 수집할 필요가 없어집니다. 수백 가지 작업을 경험한 모델은 새로운 작업의 본질을 빠르게 파악하고 효과적인 전략을 찾습니다. 언어 모델이 적은 예시로 새로운 작업을 수행하는 퓨샷 러닝처럼 피지컬 AI도 비슷한 능력을 갖추는 것이 목표입니다. 전이 학습 효과를 높이려면 기초 학습 데이터의 다양성과 품질이 중요합니다.
피지컬 AI 파운데이션 모델은 한번 구축으로 끝나지 않고 계속 발전해야 합니다. 실제 환경에 배치된 로봇들이 수집하는 새로운 데이터를 활용해 모델을 개선합니다. 현장 데이터를 지속적으로 수집하고 학습에 반영하는 순환 구조가 피지컬 AI의 성능을 높입니다. 사용자 피드백과 오류 보고를 분석해 모델의 약점을 파악하고 해당 부분의 데이터를 보강합니다. 새로운 작업 유형이 추가되거나 로봇 하드웨어가 개선되면 그에 맞는 데이터를 수집해 모델을 업데이트합니다. 피지컬 AI 파운데이션 모델 개발은 데이터 수집과 학습이 지속되는 장기 프로젝트입니다.
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