아마존웹서비스(AWS)가 로봇과 자율 기계 개발에 쓰는 오픈소스 ‘물리 AI 툴체인’을 공개했다. 아마존이 현지 시각 10월 8일 발표한 내용이다. 물리 AI는 공장과 창고, 도로 같은 실제 환경에서 기계가 보고 판단해 움직이게 하는 AI이고, 툴체인은 개발 단계별 도구를 연결한 도구 모음이다.

우웸 우크퐁 AWS 산업 부문 부사장은 고객들이 엔지니어링 역량의 상당 부분이 혁신이 아닌 인프라 구축에 투입되고 있다고 전해 왔다며, 이 구조를 바꾸겠다고 말했다. AWS는 블로그에서 개발 도구 사이의 연결 과정에서 대부분의 팀이 몇 달의 엔지니어링 시간을 잃는다고 설명했다. 아마존이 인용한 글로벌 스타트업 동향 보고서에 따르면 전 세계 스타트업 7곳 중 1곳이 물리 AI를 개발하고 있고, 이 가운데 72%가 클라우드 컴퓨팅을 필수 요소로 꼽았다.

툴체인은 합성 데이터 생성, 모델 훈련, 시뮬레이션 검증, 엣지 배포, 지속 개선의 다섯 단계로 구성되며, 현장에 배치된 기계의 운영 데이터는 다시 훈련에 반영된다. 합성 데이터는 실제 촬영 대신 시뮬레이션으로 만든 학습 데이터, 엣지 배포는 모델을 로봇 본체에서 실행하도록 내려보내는 일이다. 엔비디아의 아이작 심, 아이작 랩, 아이작 그루트, 코스모스와 AWS의 세이지메이커, EC2 GPU 인스턴스, IoT 그린그래스가 결합됐고, 작업 조율은 아마존 베드록 에이전트코어가 담당한다. 각 구성 요소는 독립된 모듈로 제공돼 필요한 부분만 골라 도입할 수 있으며, 수천 대의 기계를 무선으로 등록하고 업데이트하는 기능도 지원한다.

아마존은 물류 네트워크에 로봇 100만 대 이상을 배치해 매일 수백만 개의 패키지를 처리하고 있으며, 이 경험에서 얻은 설계 지침을 툴체인에 반영했다고 밝혔다. 아마존은 올여름 차세대 자율 이동 로봇 프로테우스도 공개했다.

뉴라 로보틱스(NEURA Robotics)는 이 툴체인으로 인지형 휴머노이드를, 국내 스타트업 리얼월드(RLWRLD)는 로봇 손 조작용 80억 1,000만 매개변수 파운데이션 모델을 개발하고 있다. 파운데이션 모델은 여러 작업에 두루 쓰도록 대규모 데이터로 학습한 기반 모델이다. 콘피그(Config)는 로봇 동작 데이터 20만 시간 이상을 생성형 AI로 확장하는 파이프라인을 구축했다.

AWS는 제조사가 처음부터 개발하면 몇 년이 걸리는 물리 AI 역량을 몇 주 만에 갖출 수 있다고 설명했다. 툴체인은 특정 로봇이나 작업에 구애받지 않도록 설계됐고, 설계 지침과 참조 코드, 배포 자동화 도구가 깃허브에 공개됐다. 인터레스팅 엔지니어링은 이 툴체인이 완성된 로봇이 아닌 개발 플랫폼이며, 시뮬레이션에서 작동한 모델도 실제 하드웨어에서는 예상하지 못한 마찰과 조명 변화, 센서 잡음에 부딪힐 수 있다고 지적했다.

자세한 내용은 아마존에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 아마존