피지컬 AI 데이터 인프라 기업 액시스 로보틱스(Axis Robotics)가 동적 데이터 엔진(Dynamic Data Engine ) 기반의 상용화 전략을 공개하고, 로봇 제조사와 AI 기초 모델 개발사, 산업 자동화 기업을 대상으로 한 데이터 생성 서비스 사업을 추진한다고 17일 밝혔다.
이번 발표는 앞서 공개된 ‘태스크 패키지(Task Package)’ 개념을 구체화한 것으로, 피지컬 AI 학습과 평가에 필요한 데이터를 체계적으로 생성하는 사업 모델을 담고 있다.
태스크 패키지는 작업 환경, 원자 단위 동작, 작업 내 변수 변화, 전체 학습 궤적 수 등 네 가지 요소로 구성된다. 액시스 로보틱스는 이를 활용해 로봇이 다양한 환경과 상황에서 학습할 수 있는 구조화된 데이터를 지속적으로 생성할 수 있다고 설명했다.
회사는 기존의 정적인 데이터셋 수집 방식 대신 모델 학습과 실제 배포 과정에 필요한 데이터를 지속적으로 공급하는 적응형 데이터 인프라 구축을 목표로 하고 있다.
액시스 로보틱스가 정의한 첫 번째 고객군은 로봇 제조사다. 회사는 각 로봇의 구조적 특성을 데이터 생성 과정에 반영하는 통합 배포 체계를 제공하고 있으며, 대규모 데이터 생성에 활용되는 무조코(MuJoCo)와 고정밀 물리·시각 시뮬레이션 환경인 엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim)을 연동하는 시뮬레이션 구조를 구축했다.
이를 통해 시뮬레이션 환경과 실제 환경 간 차이를 최소화하고 보다 현실적인 학습 데이터를 생성할 수 있도록 지원한다. 생성된 데이터는 로봇 제어 체계에 맞게 변환된 뒤 사전 학습에 활용되며, 이후 소량의 실제 데이터를 추가 학습해 성능을 향상시키는 방식으로 적용된다.
현재 액시스 로보틱스는 글로벌 로봇 제조사와 협력해 동작 재현 검증, 데이터-모델 학습 체계 구축, 소량 데이터 일반화 검증 등 3단계 검증 과정을 진행 중이며, 작업 환경당 20~30개 수준의 실제 데이터만으로도 높은 성능을 구현하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다.
두 번째 고객군은 로봇용 AI 기초 모델과 월드 모델을 개발하는 기업으로, 다양한 변수와 환경 변화를 반영한 시뮬레이션 데이터를 제공해 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 일반화 성능 향상을 지원하고 있다.
물체의 위치와 형태, 조명, 배경 등 다양한 조건을 반영한 대규모 상호작용 데이터를 생성해 실제 환경에 가까운 학습 환경을 제공하고 있다. 현재 후기 단계의 로봇 AI 기초 모델 개발 기업들과 협력하며 3차원 자산과 데이터 생성 시스템, 공동 학습 체계를 공급하고 있다.
세 번째 고객군인 제조업과 자동차, 물류 산업 등 산업 자동화 분야 기업에는 산업 현장의 작업을 원자 단위 동작으로 세분화한 뒤 시뮬레이션 환경에서 학습 가능한 데이터로 전환하는 기술을 제공하고 있다.
현재 글로벌 자동차 제조사와 함께 생산라인 내 부품 자동 분류 프로젝트를 수행 중이다. 형태와 크기, 방향성이 서로 다른 부품들을 다양한 조건에서 인식하고 처리할 수 있도록 시뮬레이션 데이터를 구축해 실제 생산 환경에서의 자동화 성능 향상을 추진하고 있다.
액시스 로보틱스는 피지컬 AI 생태계가 로봇 제조사, AI 기초 모델 개발사, 산업 현장 운영 기업 등 세 영역으로 구성돼 있으며, 이들을 연결하는 핵심 요소가 데이터 인프라라고 설명했다.
회사 관계자는 “피지컬 AI의 확장은 데이터에 의해 결정된다”며 “작업 정의를 학습 데이터로 전환하고, 이를 모델과 실제 환경으로 연결하는 데이터 인프라를 구축하는 것이 목표”라고 말했다.
배경민 한경닷컴 기자 bkm@hankyung.com
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