꺼진 불 다시 봤더니…피지컬AI 훈련장으로 주목받는 메타버스

▲엔비디아 신규 옴니버스 라이브러리·코스모스 WFM (사진제공=엔비디아)

인공지능(AI) 발전의 흐름이 행동과 결합한 ‘피지컬 AI’로 진화하는 가운데 메타버스가 피지컬 AI의 테스트베드로서 역할을 다하고 있다. AI 주요국에서는 메타버스가 제공하는 현실 환경의 지형, 날씨 등 물리적 조건을 가상화한 시뮬레이션 공간에서 피지컬 AI가 안전하게 데이터 학습과 테스트를 수행하며 최적화해가는 모습이다. 메타버스를 통해 피지컬 AI를 고도화할수록 제조, 자율주행뿐만 아니라 도시, 국방 등 다양한 영역에서 신 사업을 모색할 수 있을 것이란 관측이 나온다.

27일 정보기술(IT) 업계에 따르면 엔비디아는 메타버스 솔루션인 ‘옴니버스’와 디지털트윈 개발 플랫폼인 ‘코스모스’를 연계해 피지컬 AI를 훈련하고 있다. 대규모 합성 데이터를 생성·활용해 자율주행차와 로봇 등 피지컬 AI가 장애물, 날씨 등 현실과 유사한 다양한 상황을 학습하는 방식이다. 옴니버스는 피지컬 AI의 정책을 시뮬레이션하며, 코스모스는 시뮬레이션 환경을 정밀하게 그려내는 디지털 월드 모델 구축을 지원한다.

자율주행과 로보틱스 부문을 통합해 칩과 플랫폼을 결합한 AI 인프라 구축에 집중하고 있는 엔비디아는 장기적으로 수억 대의 로봇과 자율주행차를 엔비디아 생태계 위에서 운용해 나갈 방침이다. CES 2025에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 “AI가 실제 세계에서 움직이고 추론하는 피지컬 AI 시대로 들어섰다”며 “일반 로보틱스에서도 곧 챗GPT처럼 혁신적인 순간이 올 것”이라고 밝힌 것에 따른 전략으로 풀이된다.

메타버스는 AI가 실제 물리 세계를 이해하고 적응하는 데 도움이 되기 때문에 피지컬 AI 기술을 훈련·검증하는데 큰 역할을 할 것으로 전망된다. 물리적인 현실 세계에서는 많은 비용이 들고 리스크가 큰 실험도 메타버스 기반 가상환경에서는 수많은 반복 작업과 변수 실험, 비상상황 시나리오 검증을 할 수 있어서다. 실제로 지멘스의 시마틱 로봇 픽 AI(SIMATIC Robot Pick AI)는 산업용 로봇을 환경과 재료 등 가상 시뮬레이션의 합성 데이터로 훈련시켜 복잡한 상자에서 알 수 없는 품목을 집어 올리는 것 처럼 예측 불가능한 작업을 98% 이상의 정확도로 처리해냈다.

나아가 메타버스 내 디지털 트윈 기술과 피지컬 AI가 결합하면 현실의 도시와 공장 등을 가상 공간에 정밀하게 재현하고, 피지컬 AI가 이렇게 복제된 디지털 환경에서 실시간 데이터를 받아 자율적으로 운영할 수 있다. 백종윤 네이버랩스 이사는 이날 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 AI 3대강국 신기술 전략 조찬포럼에서 “AI 기술이 로봇, 자율주행, 증강현실(AR) 등과 접목되면서 실생활 공간으로 점차 확대되는 추세”라며 “AI가 물리적 공간으로 넘어오려면 실제 공간을 디지털화하는 디지털 트윈, 공간을 이해하고 상호작용할 수 있는 공간지능과 위치인식 등 기술 고도화가 필수”라고 말했다.

업계 관계자는 “피지컬 AI는 메타버스가 제공하는 가상 환경을 통해 현실의 물리적 조건과 복잡한 상황을 시뮬레이션하고 검증할 수 있으며, 또 반대로는 현실을 정밀하게 디지털로 구현해냄으로써 피지컬 AI의 고도화된 운영을 촉진할 수 있다”며 “이러한 상호작용 구조는 제조와 모빌리티뿐만 아니라 도시와 국방 등 전방위에서 새로운 비즈니스를 창출해낼 수 있을 것”이라고 말했다.