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이번 전시의 핵심은 엔비디아 ‘알파마요(Alpamayo)’를 활용한 AI 자율주행 시연이다. 자체 자동차 시뮬레이터 ‘iMDS’가 만든 가상 주행환경과 센서 데이터를 실제 무인 지상 차량(UGV)에 연동했다. AI가 가상의 도로 상황을 판단해 주행 명령을 내리면 실제 UGV가 이에 따라 움직이는 방식이다.\
관람객은 사람이 UGV를 원격 조종하는 방식과 AI가 센서 데이터를 바탕으로 스스로 주행을 결정하는 방식을 확인할 수 있다. 회사 측에 따르면 개막 첫날인 4일부터 국내외 기업 관계자와 관람객의 방문이 이어졌으며, 기술 도입과 협력 가능성에 관한 문의도 나왔다.
엔비디아 공식 기술자료에 따르면 알파마요는 추론 기반 자율주행 개발을 지원하는 AI 모델·시뮬레이션 도구·데이터셋으로 구성된다. 이 가운데 알파마요 1 모델은 차량의 주행 경로를 예측하면서 해당 판단의 근거도 사람이 읽을 수 있는 형태로 제시하도록 설계됐다.
이노시뮬레이션은 네덜란드 로보틱스·메카트로닉스 기업 벡셔니어(Vectioneer)와 협력한 로봇암 검증 기술도 공개했다. 가상 객체와 로봇암이 상호작용하는 환경을 구성해 로봇의 움직임과 작업 수행 가능성을 시험하는 기술이다. 벡셔니어는 2010년 설립된 모션 제어 전문기업으로, 실시간 제어 플랫폼 ‘MOTORCORTEX’를 보유하고 있다.
두 시연이 겨냥한 과제는 가상환경과 현실 사이의 차이다. 로봇이나 자율주행차의 AI가 시뮬레이션에서는 정상적으로 작동하더라도 실제 장비에서는 센서 오차, 마찰, 구동부 특성 등에 따라 다른 결과를 낼 수 있다. 이를 ‘심투리얼 갭(Sim-to-Real Gap)’이라고 한다.
피지컬 트윈은 디지털 트윈에 실제 하드웨어와 센서 데이터, 움직임을 재현하는 모션 플랫폼, 구동 성능을 측정하는 다이나모미터 등을 연결해 이러한 차이를 줄이는 검증 환경이다. 특히 실제 차량과 센서, 구동장치를 가상환경에 연동하는 ‘VIL(Vehicle-in-the-Loop)’ 기술을 활용하면 위험하거나 현장에서 재현하기 어려운 상황도 통제된 조건에서 반복 시험할 수 있다는 설명이다.
이노시뮬레이션은 이를 통해 가상환경에서 학습한 AI의 실제 장비 작동 성능을 확인하고, 산업 현장 적용에 필요한 시험 데이터를 확보한다는 구상이다.
이노시뮬레이션 관계자는 “이번 전시에서는 가상 시뮬레이션과 실제 UGV를 연결한 피지컬 트윈 시연에 관람객들의 관심이 이어지고 있다”며 “피지컬 AI가 실제 산업 현장에 적용되기 위해서는 AI의 판단 능력뿐 아니라 실제 하드웨어에서도 얼마나 정확하고 안전하게 작동하는지를 검증하는 것이 중요하다”고 밝혔다.
이어 “이노시뮬레이션은 26년간 축적해 온 시뮬레이션과 하드웨어 통합 기술을 바탕으로 피짘컬 AI의 학습부터 검증까지 연결하는 인프라를 구축하고 있다”며 “앞으로도 다양한 산업 분야에서 AI가 실제 환경에 안전하게 적용될 수 있도록 피지컬 트윈 기술과 플랫폼을 확대해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.
한편 회사는 5일 오후 3시 킨텍스 제1전시장 3~5홀 내 컨퍼런스룸에서 피지컬 트윈 기술 세미나를 연다. 테렌스 펑(Terence Fung) 로보틱스 AI팀장이 모빌리티 트랙인 ‘트랙 C’에서 발표를 맡아 피지컬 트윈의 개념과 작동 원리, 시뮬레이션과 실제 하드웨어를 연결하는 검증 방법을 소개한다.
