“산업 현장의 경험을 확장한다” 플라잎이 말하는 제조 특화 스킬 파운데이션 모델

조립·체결 특화 피지컬 AI 기업 플라잎이 경험에 기반한 제조 특화 스킬 파운데이션 모델을 제안한다 / 출처=플라잎 [IT동아 강형석 기자] 인공지능(AI) 기술이 피지컬 AI(실물 인공지능)로 확대되는 가운데, 전 세계 기술 업계가 주목하는 건 AI 모델 구축이다. 그중에서 두각을 드러내는 건 영상과 명령을 토대로 행동을 구현하는 '인식·언어·행동(Vision·Language·Action)' 모델과 공간 변화를 예상하는 '월드 모델(World Model)'이다. 이 외에도 여러 피지컬 AI 모델이 개발에 속도를 내는 중이다. 세계경제포럼(WEF)은 피지컬 AI 보고서에서 로봇이 사전에 정해진 규칙을 따르던 '규칙 기반'에서 기계가 환경을 경험하며 스스로 배우는 '학습 기반'으로 전환했다고 분석했다. 문제는 기술과 산업 현장 사이의 괴리감이다. 산업 현장은 0.1밀리미터의 미세한 공차, 1초의 지연에 민감할 정도로 엄격하다. 시연 중 사과를 조금 세게 쥐어 흠집이 나는 것은 웃어넘길 수 있지만, 전자회로 기판에 커넥터를 비틀어 꽂아 핀이 휘어지거나 나사가 헛돈다면 수억 원에 달하는 설비 전체가 멈춰 서고 이는 곧 기업의 손해로 이어진다. 현재 전 세계 로봇 시장을 이끄는 범용 로봇 파운데이션 모델들은 주변에 무엇이 있고, 어디로 팔을 뻗어야 하는지 등을 파악하는 공간 이해에 능하다. 다만 부품이 맞물리는 찰나의 마찰력, 나사산이 엇갈릴 때 튀어 오르는 반발력, 작업대 진동에 따라 요동치는 미세한 위치 오차를 극복하는 능력은 다른 접근을 요구한다. 세상을 폭넓게 이해하는 지능을 가졌다고 해서, 곧바로 현장에 투입해 장인처럼 행동할 수 없다. 꾸준한 경험으로 구축된 감각과 행동이 필요하다. 이에 조립·체결 특화 피지컬 AI 기업 플라잎(PLAiF)은 제조 현장에서 반복되는 작업의 숙련을 축적하고, 그렇게 쌓은 숙련을 새로운 작업으로 빠르게 이어가는 특화 AI, '스킬 파운데이션 모델(Skill Foundation Model)'을 제안한다. 한 번 배운 기술을 경험으로 이어가는 스킬 파운데이션 모델 로봇은 하나의 AI가 아니라 특화된 파운데이션 모델들을 상황에 따라 활용한다. 카메라 영상과 언어 지시를 받아 곧장 모터 명령을 출력하는 시각·언어·행동 모델, 움직임을 예상해 행동을 계획하는 월드 모델(World Model), 좋은 행동을 판별하는 보상 모델(Reward Model), 학습 데이터를 여러 로봇 몸체에 두...