[기고] 산업 AX, 어디서부터 제대로 시작해야 하나

산업 AX(AI 전환)를 쉽게 설명하면 산업 자산에 ‘눈과 귀, 신경계와 두뇌ʼ를 부여하는 일이다. 센서와 하드웨어가 현실을 감지하는 눈과 귀라면, 데이터를 전달하는 체계는 신경계다. 공학은 그 신호가 무엇을 의미하는지 해석하는 지식이고, AI는 이를 토대로 앞으로 일어날 일을 예측하고 필요한 행동을 판단하는 두뇌에 해당한다. 그러나 산업계가 AI 모델의 성능 경쟁에 집중할수록 먼저 물어야 할 질문이 있다. “과연 AI는 지금 현실을 얼마나 정확하게 보고 있는가?” 출처=엔바토엘리먼츠 정부가 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’의 핵심 축으로 피지컬 AI를 지정하면서, AI를 실제 현장 데이터와 연결하려는 움직임도 빨라지고 있다. 제조업과 모빌리티, 에너지, 플랜 트 등 다양한 영역에서 설비 데이터를 통합하고, AI 분석을 운영 의사결정으로 연결하려는 시도가 이어지고 있다. 하지만 기존 설비에 AI 모델을 적용한다고 곧바로 산업 AX가 완성되는 것은 아니다. 여러 AI 모델을 혼합해 기존 로그나 엑셀 데이터에 적용하는 것만으로도 충분하지 않다. 아무리 뛰어 난 두뇌라도 눈과 귀를 통해 들어오는 정보가 부정확하면 제대로 판단할 수 없다. 산업 AI 역시 마찬가지다. 해상도가 낮거나 중요한 특징이 평균값으로 사라진 데이터, 서로 시간 축이 맞지 않는 데이터를 입력하면 , 정교한 AI 모델도 현실을 온전히 이해하기 어렵다. 진짜 산업 AX의 출발점은 AI모델을 먼저 고르는 데 있지 않다. 현실의 물리 세계를 AI가 정확히 이해하고 판단할 수 있는 구조로 재구성하는 것, 다시 말해 ‘현실을 어떻게 정확하게 측정하고 연결할 것인가’를 먼저 고민하는 데 있다. 피지컬 AI는 휴머노이드의 전유물이 아니다 피지컬 AI라고 하면 흔히 주변 환경을 인식하고 사람의 지시에 따라 움직이는 휴머노이드 로봇을 떠올린다. 하지만 피지컬 AI를 휴머노이드와 로봇의 문제로만 바라보면 산업 AX의 상당 부분을 놓치게 된다. 산업 현장에서 피지컬 AI의 범위는 훨씬 넓다. 피지컬 AI의 기본 구조는 인지(Perception), 이해/추론(Reasoning), 행동(Action)으로 볼 수 있다. 여기서 행동은 반드시 로봇의 팔이나 바퀴가 움직이는 것을 의미하지 않는다. 설비 이상을 감지해 경보를 보내거나 정비 시점을 권고하고, 부품 교체 시점이나 운영 조건을 제안하는 것도 산업 현장에서는 하나의 행동이다. 운영자가 어떤 설비부터 살펴야 하는지 ...