피지컬 AI 시대, 엣지 플랫폼이 중요한 이유

피지컬 AI 산업이 성장하면서 엣지의 중요성도 함께 부각된다 / 출처=AI 생성 이미지 [IT동아 강형석 기자] 인공지능 기술이 소프트웨어 중심(대형언어모델)에서 하드웨어와 융합하는 피지컬 AI로 발전하는 중이다. 이 분야가 주목받는 배경에는 막대한 시장 잠재력이 자리한다. 자율주행 자동차부터 스마트 팩토리 협동 로봇, 어려운 작업을 도맡는 휴머노이드, 하늘을 가르는 무인 드론까지, 사람과 상호작용하는 모든 영역에 적용 가능해 산업 역량만 갖췄다면 동반 성장을 노릴 수 있는 구조다. 관건은 피지컬 AI가 스스로 판단하고 문제를 해결하는 능력이다. PC에 명령어를 입력하고 몇 초에서 몇 분 만에 결과를 얻는 생성형 AI와 달리, 피지컬 AI는 실제 환경과 상호작용하려면 최소한 나노초(ns) 단위로 판단하고 대응해야 한다. 그만큼 시스템이 데이터를 빠르게 처리할 연산 구조의 혁신이 필요한데, 그 역할을 맡는 게 바로 엣지(Edge)다. 피지컬 AI에 쓰이는 엣지란 무엇이며 왜 필요한가? 엣지는 데이터가 생성되는 현장과 가장 가까운 곳에서 감지, 추론, 제어 등 복잡한 작업을 수행하는 연산장비를 뜻한다. 연산장비라고 해서 꼭 PC를 가리키는 건 아니다. 피지컬 AI 시스템 안의 AI 처리 모듈, 산업용 PC, 비전 컨트롤러, 센서 등을 폭넓게 아우르는 개념이다. 엣지는 감지ㆍ사고ㆍ행동(SenseㆍThinkㆍAction) 또는 영상ㆍ명령ㆍ행동(VisualㆍLanguageㆍAction) 처리에 필요하다. 먼저 카메라ㆍ라이다(LiDAR) 센서ㆍ레이더ㆍ관성측정장비(IMU)ㆍ오디오ㆍ진동 센서 등 피지컬 AI 시스템에 탑재된 영상ㆍ감지 장비의 데이터를 분석한다. 이후 객체 인식ㆍ위치 추정ㆍ이상 징후 감지ㆍ경로 생성ㆍ음성 명령 해석ㆍ작업 단계 판단을 진행하는 식이다. 엣지 AI는 현장에서 전달되는 데이터를 처리하는 데 필요하다 / 출처=슈퍼브 AI 피지컬 AI는 이동ㆍ회전ㆍ정지ㆍ집기ㆍ압력 조절 등 행동이 핵심이다. 여러 장비가 제공하는 데이터를 받아 제어 주기에 맞는 명령으로 바꾸고, 필요하면 보수적 룰이나 안전 컨트롤러로 한 번 더 검증하는 과정을 거친다. 그런 만큼 네트워크와 무관하게 작동할 독립성 보장이 필수다. 엣지의 차별점은 빠른 처리 속도다. 흔히 쓰는 생성형 AI는 클라우드로 데이터를 보내고 답을 받기까지 아무리 짧아도 수십 초 이상 걸린다. 반면 피지컬 AI 환경은 찰나의 순간을 파악하고 판단한 뒤 즉각 반응해야 ...