[IT동아 강형석 기자] 피지컬 AI(실물 인공지능)는 최근 기술 산업의 화두로 꼽힌다. 명령을 내려 결과물을 얻는 생성형 AI와 달리 현실 세계에서 스스로 상호작용하며 행동하기 때문이다. 적용 가능한 산업도 무궁무진하다. 이미 공장 자동화 로봇, 물류창고의 피킹 시스템, 자율주행차, 무인 항공기, 협동로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에서 기술 개발이 진행 중이다.

피지컬 AI에서 중요한 부분은 행동이다. 주변 환경 혹은 물체를 인식하고 판단을 내린 후 결과를 내는 과정이 빠르고 자연스러워야 한다. 많은 기술 기업이 피지컬 AI의 핵심인 '인식·분석·행동(VLA)' 처리 과정 최적화에 집중한다.

문제는 여기서부터 시작한다. 일상에서 쓰는 생성형 AI의 근간이 되는 대형언어모델(LLM)은 데이터센터에 저장된 방대한 자료를 토대로 성장했다. 반면 피지컬 AI는 학습 기반이 제한적이다. 로봇 팔 하나를 제대로 학습시키려면 수만 번, 많게는 그보다 더 많은 시행착오를 거쳐야 한다. 조명, 물체 위치, 표면 질감, 로봇 관절의 각도와 힘 등 변수가 다양한 탓이다.

피지컬 AI 기술 완성도를 높이려면 학습은 필수지만, 현실 환경 속에서 필요한 규모의 데이터를 직접 모으는 방식은 느리고, 비싸고, 위험하다. 이때 등장한 기술이 바로 '디지털 트윈(Digital Twin)'이다.

디지털 트윈이 뭔가요?

디지털 트윈은 현실 세계의 사물, 공간, 환경을 컴퓨터 속 가상 세계에 동일하게 구현해 내는 기술을 뜻한다. 흔히 3D 모델링이나 컴퓨터 그래픽 정도로 오해하기 쉽지만, 둘 사이에는 근본적인 차이가 자리한다. 겉모습만 흉내 내는 데 그치지 않고, 현실 세계에서 발생하는 중력, 마찰력, 바람의 저항, 빛의 반사 같은 수많은 물리 법칙까지 수학적 알고리듬으로 계산해 실시간으로 반영한다. 정밀하게 설계된 비행 시뮬레이터가 조종사의 미세한 조작이나 기류 변화에 즉각 반응하는 것처럼, 디지털 트윈 속 사물 역시 현실의 물리적 제약을 고스란히 재현한다.

미국 항공우주국(NASA)이 우주선 아폴로 13호의 산소 탱크 폭발 사고 당시, 지상에 구축해 둔 똑같은 모형을 조작하며 우주 공간의 문제를 해결한 일화는 디지털 트윈의 출발점으로 널리 알려진 사례다. 오늘날에는 사물인터넷(IoT) 센서 통신 기술과 막대한 양의 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅 환경이 더해지며 그 정밀도가 비약적으로 높아졌다.

피지컬 AI의 디지털 트윈 환경에서는 기계의 관절이 꺾이는 각도부터 톱니바퀴가 맞물릴 때 발생하는 열에너지까지, 눈에 보이지 않는 미세한 변화마저 데이터로 변환돼 가상 공간으로 전송된다. 가상 모델은 전달받은 데이터를 바탕으로 미래에 발생할 기계적 결함이나 효율성 저하를 미리 계산해 낸다. 우리가 생각했던 것과 반대로, 현실의 문제를 해결하는 해답이 눈앞의 물리적 공간이 아닌 가상 현실에서 먼저 도출되는 셈이다.

이 외에도 디지털 트윈에서 구현된 기계 장비에서 나오는 데이터를 인공지능이 분석하고, 그 결과값을 다시 현실의 기계로 돌려보내 동작을 제어한다. 현실과 가상 환경의 데이터가 융합되며 목표를 완성해 나가는 것이 디지털 트윈의 가치다.

피지컬 AI 학습에 디지털 트윈이 중요한 이유

피지컬 AI는 현실(물리) 환경과 상호작용하는 AI 기술이다. 그래서 언어 기반 AI와 학습 조건이 다르다. 대형언어모델은 텍스트의 통계적 패턴(문맥의 반복이나 특정 문구 노출)을 학습한다. 반면 로봇과 자율 시스템은 마찰, 관성, 조명 변화, 가림 현상, 센서 노이즈, 네트워크 지연, 예기치 않은 충돌까지 감안해야 한다. 데이터센터에서 추출한 결과물과 현실 환경에서 이뤄지는 행동·결과의 간격은 다를 수밖에 없다. 이 간극을 줄여주는 게 디지털 트윈이다.

피지컬 AI 학습에 디지털 트윈이 중요한 이유 중 하나는 비용이다. 로봇이 계단을 오르는 법을 터득하려면 수만 번 이상 넘어지고 부서지는 과정을 겪어야 한다. 현실에서 로봇 하나가 파손될 때마다 들어가는 수리 비용과 물리적 시간은 기업의 기술 개발 속도를 늦추는 원인이 된다.

안전 문제와 사례 확보 측면에서도 유리하다. 자율주행차 학습 과정을 예로 들면, 폭우가 쏟아지거나 갑자기 야생동물이 뛰어드는 극단적인 상황(Edge Case)을 현실 도로에서 의도적으로 연출할 수 없다. 야생동물을 위험에 노출시킬 수 없을뿐더러, 사고 상황을 인위적으로 만들어 내는 과정 자체가 큰 위험을 동반한다. 반면 디지털 트윈 속 가상 세계는 로봇이 수백만 번 절벽에서 떨어지거나 차량이 부딪혀도 수리비가 청구되지 않는 완벽한 훈련장을 제공한다.

시간 효율적인 측면에서도 디지털 트윈 활용이 주목받는다. 강화학습(Reinforcement Learning)을 거치는 인공지능은 수백만 번의 반복 행동을 통해 최적의 결과값을 찾아내기 때문이다. 현실에서는 수십 년이 걸릴 물리적 실험 횟수를, 잘 구축된 가상 환경에서는 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용해 단 며칠, 심지어 몇 시간 만에 해결한다.

피지컬 AI 엔지니어들은 시간을 수천 배 빠르게 돌리거나 여러 대의 가상 로봇을 복제해 병렬로 학습시키는 과정을 거친다. 비가 오나 눈이 오나, 극단적인 조명 변화가 생기더라도 가상 환경은 인공지능에게 합성 데이터(Synthetic Data)를 무한정 생성해 낸다. 그 결과, 시뮬레이션에서 학습된 고급 데이터를 로봇에 이식하는 '심투리얼(Sim-to-Real)' 기술이 업계 표준으로 자리 잡았다. 현실의 한계를 극복하고 안전하고 빠르게 진화하려는 열망이 디지털 트윈을 선택할 수밖에 없도록 만든 셈이다.

글로벌 디지털 트윈 혁신 사례는?

해외 주요 국가와 첨단 기업들은 이미 가상화 기술을 설계 도면에 머물게 하지 않고 생산과 운영의 핵심 엔진으로 활용한다. 기술의 발전 속도와 자본의 투입 규모 면에서 글로벌 빅테크와 해외 전통 산업 강자들의 연합이 눈에 띈다.

대표적으로 독일의 완성차 제조사 BMW 그룹을 꼽을 수 있다. 이들은 헝가리 데브레첸에 전기차 전용 공장을 새로 짓기 전, 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 활용해 가상 공간에 완벽히 동일한 공장을 먼저 건설했다. 로봇 팔의 동선, 작업자의 이동 경로, 컨베이어 벨트의 속도까지 전부 시뮬레이션 환경에서 미리 작동해 보았다. 공정을 최적화하고 병목 현상을 가상 세계에서 미리 잡아낸 덕분에, 신규 공장 가동 시 발생할 수 있는 시행착오를 획기적으로 줄이고 생산 효율을 극대화하는 성과를 거뒀다.

미국의 아마존 로보틱스(Amazon Robotics) 역시 물류 창고 자동화에 디지털 트윈 기술을 적극 도입했다. 수천 대의 물류 이동 로봇이 서로 부딪히지 않고 최단 거리로 물건을 나르는 정교한 알고리즘은 거대한 가상 물류창고 안에서 끊임없이 훈련을 거친 결과물이다. 작업 환경이 바뀌거나 새로운 장애물이 생겨도, 쌍둥이 공간에서 미리 시뮬레이션을 돌려봄으로써 로봇들에게 가장 안전하고 빠른 새로운 길을 단숨에 안내한다.

테슬라는 자율주행 인공지능을 훈련하기 위해 슈퍼컴퓨터 '도조(Dojo)'를 구축하고 정밀한 가상 현실 도로를 생성했다. 전 세계 테슬라 차량이 수집한 비전 데이터를 바탕으로 도로망, 표지판, 보행자의 움직임을 3차원 가상 현실로 재구성해 자율주행 AI가 안전하게 수억 킬로미터를 주행 연습하도록 돕는다. 독일의 지멘스(Siemens)는 산업용 메타버스 구축을 위해 소니(Sony) 등 굴지의 IT 기업들과 협력하며 제조업의 가상화 장벽을 허물어 나간다. 복잡한 기계 설비를 가상 현실 헤드셋(VR)을 끼고 조작하며 미리 설계 오류를 찾아내는 등 엔지니어의 협업 방식을 바꿨다.

대한민국 내 사례를 살펴보면, 현대자동차그룹이 싱가포르에 설립한 글로벌 혁신센터(HMGICS)를 꼽는다. 고객의 차량 주문이 들어오면 가상 공간의 공장이 먼저 최적의 생산 과정을 시뮬레이션하고, 그 결과값을 현실의 로봇 셀에 전달해 다품종 소량 생산을 이뤄내는 스마트 팩토리를 구현했다. 이렇게 국내외에서 디지털 트윈을 활용한 기업의 성과가 있지만, 아직 거대 플랫폼과 원천 소프트웨어 주도권은 북미와 유럽의 기술 기업들이 쥐고 움직이는 형국이다. 소프트웨어와 하드웨어의 물리적 경계를 허무는 글로벌 선도 기업들의 발걸음은 더욱 가속화할 전망이다.

향후 디지털 트윈과 피지컬 AI의 관계는?

피지컬 AI와 디지털 트윈의 관계는 앞으로 더 긴밀해질 것으로 예상된다. 지금까지 디지털 트윈은 주로 설계 검증, 운영 모니터링, 예지보전이라는 틀 안에서 설명돼 왔다. 하지만 피지컬 AI가 본격 확산되면 디지털 트윈의 역할은 그보다 훨씬 넓어진다. 가상 공장·가상 창고·가상 도시·가상 차량군·가상 병원 환경이 모두 AI의 학습장으로 쓰이기 시작하면, 디지털 트윈은 운영 보조 소프트웨어가 아니라 지능 생산 공장에 가까워진다. 현실 세계에서 충분한 양의 학습 데이터를 얻기 어렵다는 구조적 한계가 사라지지 않기 때문이다.

물론 한계도 따른다. 디지털 트윈이 진짜 경쟁력을 갖추려면 몇 가지 난제를 극복해야 한다. 첫 번째는 현실 충실도다. 가상 세계가 현실과 얼마나 닮았는지, 데이터 구현을 위해 무엇을 생략했고 무엇을 과장했는지에 따라 학습 결과가 좌우된다. 얼마나 정확한 학습 데이터를 구축했는지에 따라 기업 경쟁력에도 영향을 줄 전망이다.

두 번째는 데이터 거버넌스와 상호운용성이다. 디지털 트윈 데이터가 파편화되면 피지컬 AI 학습 파이프라인도 함께 분절된다. 유기적인 데이터 학습 및 정제 과정 구축이 필수다. 세 번째는 연산 비용이다. 정밀 물리 시뮬레이션과 대규모 합성 데이터 생성은 고부하 컴퓨팅 자원을 요구한다. 연산을 최적화하지 못하거나 비용 효율을 충분히 고려하지 않으면, 전체 운영 비용 부담으로 이어진다. 네 번째는 검증과 책임성이다. AI가 디지털 트윈 안에서 잘 움직였다는 사실만으로 현실 안전이 보장되지 않는다. 표준화된 검증 과정과 규제 마련이 필요하다.

IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)