[서울=뉴스핌] 심재민 기자 = 게임 속 가상세계를 만들던 NC의 인공지능(AI) 기술이 산업용 로봇의 '두뇌' 개발로 영역을 넓히고 있다. NC AI는 휴머노이드와 로봇손 등 실제 로봇을 활용해 동작 데이터를 확보하고, 이를 서로 다른 기종의 로봇에 공통으로 적용하는 AI 모델 개발에 나섰다.

로봇 제조사와 기종마다 별도로 학습해야 하는 기존 방식의 한계를 줄이는 것이 목표다. 기술 개발에 성공하면 하나의 AI 모델을 여러 로봇에 활용할 수 있어 로봇의 학습 비용과 개발 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

3일 AI 업계에 따르면 NC AI는 지난달 19일부터 '피지컬 AI 로봇 시스템 연구원'을 모집하고 있다. 채용공고에는 휴머노이드와 다지 로봇손(Multi-fingered Hand), 확장현실(XR) 기반 원격조작 장비 등을 활용한 연구 인프라 확대 계획이 담겼다.

특히 보유 중인 휴머노이드와 로봇손의 동작 데이터를 수집하는 체계를 정비하고 실제 로봇을 운용·검증하는 업무를 명시했다. 기존에 공개한 피지컬 AI 개발 구상을 구체적인 로봇 데이터 확보와 실물 장비 검증으로 연결하려는 움직임이다.

◆ 게임 속 가상세계 넘어 실제 로봇으로…정밀 동작 학습

NC AI의 강점은 게임 개발 과정에서 확보한 3D 가상환경 구축 기술이다. 현실과 유사한 가상 공간에서 로봇의 움직임을 반복 학습시키고, 이를 실제 장비에서 검증하는 방식으로 활용할 수 있다.

앞서 NC AI는 지난 5월 현대로템과 추진하는 국방 피지컬 AI 연구개발 사업에서 자체 3D 생성 AI와 가상세계 구축 기술을 결합해 로봇 학습용 합성 데이터를 확보하겠다는 계획을 공개했다.

이번 채용공고에서는 실제 로봇의 센서·동작 데이터를 가상환경과 연동하는 연구까지 구체화했다. 엔비디아 H100 그래픽처리장치(GPU) 클러스터와 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 아이작 심(Isaac Sim), 무조코(MuJoCo) 등을 활용해 학습과 검증 환경을 구축한다는 계획이다.

연구 대상도 정밀한 물체 조작이 가능한 다지 로봇손으로 확대하고 있다. 여러 손가락을 독립적으로 움직이는 로봇손은 물체의 형태와 무게에 따라 움직임과 힘을 정밀하게 조절해야 한다. 제조·물류 현장에서 다양한 작업을 수행하려면 충분한 동작 데이터 확보가 필수적이다.

◆ 로봇마다 따로 학습하는 한계 극복…범용 RFM 개발

이번 연구에서 주목할 부분은 '이종 로봇 간 학습 기술 이전(Cross-Embodiment)'이다. 휴머노이드에서 확보한 작업 데이터와 행동 정책을 양팔 로봇이나 이동형 로봇팔 등 구조가 다른 로봇에도 적용하는 기술이다.

현재 로봇은 제조사와 기종에 따라 관절 구조와 센서, 구동 방식이 달라 학습 결과를 다른 장비에 그대로 활용하기 어렵다. 로봇마다 별도의 데이터를 수집하고 AI 모델을 학습시켜야 하는 만큼 개발 비용과 시간이 늘어나는 구조다.

NC AI는 서로 다른 로봇의 관측·행동 데이터를 공통 규격으로 정리하고 함께 학습하는 기술을 검증할 계획이다. 기술이 확보되면 개별 로봇의 학습 부담을 줄이고 하나의 AI 모델을 여러 형태의 로봇에 활용할 수 있는 기반이 마련된다.

NC AI가 추진하는 범용 RFM 개발 전략과 맞닿아 있다. 게임에서 축적한 가상환경 기술을 로봇 학습용 데이터와 AI 모델 개발에 활용하고, 적용 대상을 산업 현장으로 넓히겠다는 구상이다.

NC AI 관계자는 "공정 등에 활용할 수 있는 로봇을 만들고 있다"며 "다양한 로봇의 범용 RFM을 만드는 것이 목표"라고 말했다.

flurry327@newspim.com