피지컬 AI의 목적과 문제 구조화

피지컬 AI는 현실 세계에서 자율무인시스템이나 휴머노이드가 지혜롭게 판단하고 대응할 수 있는 현장 임베디드 지능을 목표로 한다. 이를 위해 먼저 문제를 명확히 정의하고 구조화하는 것이 필수적이다. 수학은 문제 구조화와 현실 논리 표현의 핵심 언어로, 연속적 자연현상과 불확정적 사회 현상을 모델링하고 분석하며 검증 가능성을 확보할 수 있다. 자율무인시스템과 휴머노이드 모두 연속적 물리 시스템과 사건 중심 환경에서 동작하므로, 수학적 모델링이 필수적이다.

연속적 자연현상 모델링: 미적분과 방정식

자율무인시스템의 차량, 선박, 드론, 휴머노이드 관절과 근육 등 물리적 움직임은 시간에 따라 연속적으로 변화한다. 이를 분석하고 예측하기 위해 미분과 적분 기반 모델을 활용한다. 미분은 순간 변화율을 분석해 미래 행동을 예측하며, 적분은 변화 누적을 계산해 현재 상태를 파악할 수 있다. 미분방정식 기반 시스템 동역학 모델은 안정적 제어, 균형 유지, 움직임 정밀화에 필수적이다.

불확정적 사건과 환경 모델링: DEVS

피지컬 AI는 물리 법칙뿐 아니라 인간, 사회, 환경 등 불확정적 사건에도 대응해야 한다. DEVS(Discrete Event System Specification)는 사건 단위로 시스템 상태를 갱신하며, 확률적 패턴과 AI 학습을 결합해 최적 대응을 도출할 수 있다. 연속적 자연현상은 미분방정식으로, 사건 중심 불확정성은 DEVS로 모델링하면 복합 시스템을 직관적으로 이해하고 설계할 수 있다.

디지털트윈과 플랫폼 기반 가상실험

디지털트윈은 현실 시스템을 수학적·이산적 모델로 추상화하고 디지털 공간에서 실시간 연동하며 다양한 시나리오를 실험할 수 있는 환경이다. 국산 플랫폼을 포함한 다양한 솔루션을 통해 디지털트윈 기반 연동, 시뮬레이션, AI 학습, 실시간 제어가 가능하다. 이러한 플랫폼은 연속적 물리 모델과 사건 중심 DEVS 모델을 동시에 처리하고 BAS 기반 학습과 최적화를 지원함으로써 자율무인시스템과 휴머노이드의 효율적인 개발과 검증을 가능하게 한다.

BAS 기반 학습과 최적화

BAS(Big data + AI + Simulation)는 디지털트윈과 플랫폼과 연동하여 현실 데이터를 학습하고 모델을 최적화한다. 빅데이터를 통해 현실 상황을 반영하고 AI로 의사결정을 학습하며 시뮬레이션으로 최적 행동을 탐색함으로써 자율무인시스템과 휴머노이드가 스스로 학습하며 지혜로운 판단과 대응을 수행할 수 있다.

VLA 모델: 시각·언어 기반 행동 구현

VLA(Vision-Language-Action) 모델은 시각과 언어 정보를 행동으로 연결해 환경 인식과 명령 이해를 가능하게 한다. 단독으로 적용할 경우 안정성 검증이 어려우므로 미분방정식, DEVS, VLA, 디지털트윈/플랫폼의 하이브리드 모델링이 필요하다.

PoP(Platform of Platforms) 구조

모든 기능을 단일 시스템으로 구현하기보다 PoP 구조를 통해 다양한 플랫폼을 선택적·조합적으로 통합하는 것이 중요하다. 디지털트윈, BAS, VLA, DEVS, 다양한 플랫폼 솔루션을 유연하게 활용하며, 특정 시스템 요구에 맞춘 최적화와 확장성을 확보할 수 있다. 일부 국산 플랫폼은 PoP 구조 내에서 핵심 역할을 수행하며, 현장 임베디드·실시간 AI 구현을 지원할 수 있다.

현장 임베디드·실시간 특성과 성능 기준

피지컬 AI는 현장 임베디드 AI로 구현되어야 하며, 실시간 탐지-판단-대응이 가능해야 한다. 자율무인시스템에서는 목표물 탐지, 식별, 상황 판단, 대응이 수초~10ms 단위 내 완료되어야 하며, 휴머노이드에서도 균형 유지, 장애물 회피, 인간 상호작용 등 즉각적 대응이 필요하다. 10ms라는 수치는 고속 자율무인시스템과 방공/군사 시스템에서 실시간 성능을 요구하는 대표적 설계 목표치로, 센서 갱신 주기, 제어 루프, AI 판단·액추에이터 반응 시간을 종합해 산정된다. 이를 통해 급격한 환경 변화나 위험 상황에서도 안정적이고 안전한 대응이 가능하다. CPU, GPU, FPGA, ASIC 등 하드웨어와 최적화된 AI 소프트웨어가 함께 작동하며, 신뢰성과 안전성을 확보해야 한다. 피지컬 AI는 단순 원격 학습용 AI가 아니라 현장 실시간 성능을 만족하는 통합 임베디드 지능이다.

국가 차원의 플랫폼 구축 필요성

피지컬 AI 구현을 위한 국가 차원의 플랫폼 구축은 최우선 과제다. 국가 차원의 표준화된 플랫폼은 재사용성과 유지보수성을 확보하고 새로운 자율무인시스템이나 휴머노이드 기술이 등장하더라도 기존 플랫폼 위에 유연하게 확장 적용할 수 있다. 또한 기술 표준화와 상호운용성을 확보하여 안정성과 호환성을 높이고, 분산 개발로 인한 중복 투자와 비효율을 줄이며 전략적 자원을 효율적으로 활용할 수 있다. 실시간 임베디드 AI 구현을 국가 차원에서 지원함으로써 방공, 항공, 해양, 자율주행 등 중요 영역에서 안전성과 지혜로운 판단 능력을 확보할 수 있다. 이러한 이유로 국가 차원의 PoP 기반 플랫폼 구축은 피지컬 AI 구현의 기반이자 최우선 과제이며, 자율무인시스템과 휴머노이드의 안전하고 지혜로운 운용을 실현할 수 있는 핵심 전략이다.

플랫폼 구현 흐름

플랫폼 구현 흐름은 문제 정의와 구조화에서 시작해 미분·적분 기반 연속적 자연현상 모델링, DEVS 기반 사건 중심 환경 모델링, 디지털트윈/플랫폼에서 가상실험과 검증, BAS 기반 학습과 최적화, VLA 모델로 시각·언어 기반 행동 구현, PoP 구조에서 선택적 통합, 현장 임베디드·실시간 AI 구현으로 이어진다. 이 흐름을 통해 과거 행동과 선택에서 현재 상태를 거쳐 미래 행동을 분석하고 예측할 수 있으며, 자율무인시스템과 휴머노이드가 지혜롭고 안전하게 작동할 수 있다.

결론

예측하지 말고, 예상하며 실험하고 대응하라. 유행이나 외부 변화에 흔들리지 않고 변하지 않는 이치와 목적을 중심에 두는 것이 핵심이다. 기본으로 돌아가자, 기본부터 시작하자. 

국가 차원의 PoP 기반 플랫폼 구축은 VUCA 시대에도 자율무인시스템과 휴머노이드가 안전하고 지혜롭게 작동할 수 있는 길이며, 피지컬 AI 구현을 위한 최우선 과제다. 재사용성, 유지보수성, 확장용이성을 확보한 플랫폼 구축이 기술 경쟁력과 전략적 안전을 동시에 확보하는 길이다.