인공지능의 발전은 이제 디지털 영역을 넘어 물리 세계로 확장되고 있다. 바로 피지컬 AI(Physical AI)라고 불리는 기술 영역이다.

 

자율주행차량, 자율운항선박, K-휴머노이드, 유무인복합체계(MUM-T)와 같은 시스템은 더 이상 상상이 아닌 현실이 되었으며, 이들 시스템은 인간의 개입 없이 환경을 인식하고 판단하며 실제로 행동하는 지능형 기계로서의 모습을 갖추고 있다.

 

이러한 피지컬 AI는 단순한 알고리즘이 아니다. 이는 고도화된 지능형 최적 제어 시스템이라고 할 수 있다. 센서로부터 다양한 데이터를 받아들이고, 이를 실시간으로 해석하여 의사결정을 내리고, 목표를 향해 물리적으로 행동하는 전체 과정을 스스로 수행한다. 하지만 단순히 판단을 빠르게 하는 것만으로는 부족하다. 실시간 상황 대응 능력, 판단의 정확성, 행동의 안정성, 그리고 시스템 전체의 신뢰성이 함께 확보되어야 진정한 자율성이 실현된다.

 

특히 국방, 교통, 재난 대응, 해상 운송 등 고위험 영역에서 사용되는 피지컬 AI는 더욱 높은 수준의 신뢰성이 요구된다. 단 한 번의 오작동이나 오판단이 인명 피해나 사회적 혼란으로 이어질 수 있기 때문이다. 이 때문에 피지컬 AI는 그 자체만으로 완성될 수 없으며, 사전 검증과 학습, 그리고 상황에 대한 예측과 대응전략 설계가 필수적으로 수반되어야 한다.

 

이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 디지털트윈이다. 디지털트윈은 현실 세계의 시스템, 환경, 상황을 가상공간에 정밀하게 복제한 시뮬레이션 모델로, 현실에서 일어날 수 있는 다양한 상황을 미리 실험하고 검증할 수 있도록 한다. 이를 통해 피지컬 AI는 실제 환경에서 발생 가능한 다양한 변수들을 가상세계에서 충분히 학습하고 대비할 수 있다.

 

디지털트윈 기반 가상실험은 단순한 시뮬레이션을 넘어서, Physical AI의 학습과 검증, 그리고 의사결정 알고리즘의 개선에 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어, K-휴머노이드가 사람과 함께 안전하게 일하려면 수많은 행동 시나리오를 검증해야 하고, 자율주행차량이 교차로나 돌발상황에서 올바르게 반응하려면 수천 가지 변수를 고려해야 한다. 현실에서 이런 실험을 반복하는 것은 비용과 시간이 많이 들 뿐 아니라 위험하기도 하다. 디지털트윈을 활용하면 이런 문제들을 안전하고 효율적으로 해결할 수 있다.

 

또한, 생성형 AI나 일반적인 에이전트 AI가 언어나 이미지 생성, 단순한 업무 자동화 등에서 높은 성과를 내고 있지만, 이들은 실시간 제어와 물리적 행동을 요구하는 환경에서는 한계가 뚜렷하다.

 

특히 생성형 AI는 상황의 목표를 명확히 정의하거나, 빠르고 정확한 수치 계산 기반의 행동 전략을 스스로 수립하는 데 적합하지 않다. 따라서 Physical AI의 구현에는 별도의 제어 이론, 시스템 공학, 시뮬레이션 기술이 통합되어야 하며, 디지털트윈은 이들 기술의 통합을 가능하게 해주는 핵심 플랫폼이라 할 수 있다.

 

결론적으로, Physical AI는 지능적인 판단과 물리적인 행동을 결합한 고차원적 시스템이며, 이를 안전하고 신뢰성 있게 구현하기 위해서는 디지털트윈 기반의 체계적인 가상실험과 학습이 반드시 필요하다.

 

디지털트윈은 단순한 시뮬레이션을 넘어, Physical AI가 진정한 자율성을 실현하는 데 있어 필수적인 ‘가상현실 속 훈련장’이며, 우리가 미래의 복잡한 시스템을 설계하고 검증하는 데 있어서 가장 강력한 도구가 될 것이다.

 

출처 : 하이테크정보(http://www.hitech.co.kr)