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AWS는 12일 피지컬 AI 개발의 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포와 지속적인 개선까지 전 과정을 지원하는 AWS 피지컬 AI 툴체인을 발표했다.
피지컬 AI는 AI가 현실 세계를 인식하고 상황을 판단해 기계를 직접 움직이는 기술이다. 정해진 명령을 반복하는 기존 자동화 기계와 달리 주변 환경을 감지하고 AI 모델을 통해 추론해 실시간으로 행동한다. 현장에서 쌓인 데이터는 다시 모델 학습에 활용돼 성능을 지속적으로 높일 수 있다.
다만 로봇이나 생산설비마다 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어가 달라 개발 환경을 처음부터 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요하다. AWS는 이를 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화, 바로 활용할 수 있는 코드를 오픈소스로 제공한다.
툴체인은 △합성 데이터 생성 △모델 학습 △시뮬레이션 및 검증 △엣지 배포 △지속적 개선 등 5단계로 구성된다. 실제 기계를 만들기 전 가상환경에서 다양한 상황을 학습·검증하고, 완성된 모델을 현장 기계에 배포한 뒤 실제 운영 데이터를 다시 학습에 활용하는 구조다.
AWS의 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등이 활용된다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 ‘아이작 심’, 강화학습 도구 ‘아이작 랩’, 휴머노이드 학습용 ‘그루트(GR00T)’, 합성 월드 생성 기술 ‘코스모스’도 통합됐다.
기업은 전체 툴체인을 이용하거나 기존 개발환경에 필요한 기능만 선택해 적용할 수 있다. 수천대 규모의 기계를 무선으로 프로비저닝하고 보안·업데이트를 관리하는 기계군 관리 기능도 제공한다.
AWS는 제조·물류 현장을 주요 적용 분야로 보고 있다. 생산라인의 협동 로봇이 새로운 조립 작업을 스스로 익히거나 자율로봇이 새로운 부품을 더 정밀하게 다루도록 학습시키는 방식이다. 스마트팩토리에서는 생산현황을 실시간으로 분석해 가동 중단을 줄이고 생산성과 품질을 높이는 데 활용할 수 있다.
아마존의 로봇 운영 경험도 툴체인에 반영됐다. 아마존은 전 세계 운영 네트워크에 100만대 이상의 로봇을 배치해 물류 업무에 활용하고 있다. AWS는 이 과정에서 축적한 노하우를 아키텍처 가이드와 레퍼런스 코드 등에 담아 기업이 처음부터 개발할 경우 수년이 걸릴 수 있는 피지컬 AI 기반을 수주 안에 구축할 수 있도록 지원한다는 설명이다.
우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 “피지컬 AI는 무언가를 움직이고, 짓고, 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것”이라며 “고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다. 이 비중을 뒤집고자 한다”고 밝혔다.
