Physical AI: 자율 지능의 차세대 기반 구축

이 글은 아래 블로그 원문을 번역 하였습니다.

Physical AI: Building the Next Foundation in Autonomous Intelligence

소개

세계는 자율 경제(Autonomous Economy)로 빠르게 전환되고 있습니다. 자율 경제란 AI, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스, 공간 지능, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 결합되어 시스템이 최소한의 인간 개입만으로 자율적으로 운영되는 혁신적인 경제 모델입니다. Physical AI는 이러한 기술 융합의 핵심이며, 컴퓨팅 시스템이 물리적 세계를 감지하고 이해하며, 변화를 예측하고 그에 따라 행동할 수 있도록 합니다. 이를 통해 고객은 자율 경제로의 전환이라는 전에 없던 기회를 선점할 수 있습니다(참고 링크). Physical AI는 자율 운영이라는 패러다임 전환을 뒷받침합니다. 디지털 환경에서만 작동하던 기존 AI를 넘어, 물리적 세계를 인식하고 이해하며 그에 맞게 행동할 수 있는 지능형 시스템으로의 도약을 가능하게 합니다.

이러한 기술은 이미 다양한 산업에 변화를 일으키고 있습니다. 교통 분야의 자율주행차, 제조 분야의 무인 공장, 에너지 분야의 현장 인력 최소화와 위험 구역 자동 검사, 의료 분야의 최소 침습 로봇 수술 등이 대표적인 사례입니다. 이전 블로그에서 AWS는 Physical AI가 어떤 수준의 자율성을 가능하게 하는지 설명하는 4단계 Physical AI 역량 스펙트럼을 제안했습니다. 이어서 이러한 수준의 자율성을 실현하기 위한 구체적인 방법을 안내하겠습니다. 의료 분야의 Diligent Robotics 사례는 다음 블로그에서 확인할 수 있습니다.

본 글에서는 종합적인 Physical AI 프레임워크를 자율 운영으로 나아가기 위한 청사진으로서 소개합니다. 이 프레임워크는 Physical AI라는 추상적인 개념을 기술 개발 로드맵에 반영할 수 있는 실용적이고 구체적인 역량 단위로 나누어 제시합니다. 현재의 활용 사례뿐 아니라, 앞으로의 과제까지 대비할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 물리적 세계(원자)와 디지털 세계(비트)를 연결하여 물리적 운영의 자율성 확보를 가속화하는 지속적 학습 루프의 개념도 다룹니다. 아울러 가상 세계에서의 모델 훈련과 물리적 세계에서의 실시간 자율 운영이 어떻게 다른지 짚어 보고, 클라우드-엣지 하이브리드 배포 환경에서 양자가 어떻게 연결되는지도 살펴봅니다. 본 글은 Physical AI 프레임워크의 각 역량을 심층적으로 다루는 시리즈의 첫 번째 글이며, 후속 글에서 개별 역량을 본격적으로 살펴볼 예정입니다.

Physical AI 이해하기

AWS는 Physical AI를 물리적 세계와 상호작용하기 위해 인식, 이해, 추론, 학습 기능을 통합한 하드웨어·소프트웨어 시스템으로 정의합니다. Physical AI는 인공지능의 한 갈래로, 시공간적 관계와 물리적 세계의 특성을 이해하는 데 중점을 둡니다. 이를 기반으로 센서와 액추에이터를 통해 주변 환경에 직접 개입합니다. 이미지, 비디오, 텍스트, 음성, 깊이/라이다, 실측 센서 데이터 등 다양한 멀티모달 입력을 처리하여 유의미한 인사이트를 도출합니다. 나아가 복잡하고 동적인 환경에서 자율적으로 운영되는 시스템의 실시간 의사결정을 뒷받침합니다.

예를 들어, 기존 AI 모델은 추론을 통해 커피를 컵에 따르는 방법을 설명할 수는 있습니다. 반면 Physical AI 모델은 커피가 어디에 있는지, 컵에 따라야 하는지를 먼저 추론한 뒤, 실제 환경에서 커피를 식별하고, 잡고, 들어 올려 컵에 따르기까지의 물리적 행동을 수행합니다. 즉, 디지털 추론을 물리적 세계의 실제 행동으로 확장하는 것입니다.

AWS의 Physical AI 프레임워크

Physical AI의 잠재력을 온전히 실현하기 위해 조직에는 자율 시스템의 전체 수명 주기를 아우르는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 그림 1의 AWS Physical AI 개념 프레임워크는 서로 연결된 6가지 역량을 통해 이러한 체계를 구체화하며, 디지털 지능과 물리적 행동 간의 지속적인 학습 선순환을 구현합니다. 이 프레임워크는 엔드투엔드 Physical AI 기술 스택의 6가지 역량 영역(이 블로그에서도 소개)을 보다 상세히 풀어냅니다. 우선 각 역량을 개별적으로 소개한 뒤, 하이브리드 클라우드-엣지 배포 환경에서 가상 세계의 훈련 루프와 물리적 세계의 자율성 루프를 어떻게 구축하고 연결하는지 살펴보겠습니다. 이를 통해 Physical AI가 미래 상태를 추론하고, 복잡한 행동 시퀀스를 계획하며, 물리적 역량을 지속적으로 개선해 나가는 시스템으로 어떻게 진화하는지 이해할 수 있을 것입니다.

그림 1: 훈련 루프, 자율성 루프, 6가지 핵심 역량이 식별된 Physical AI 지속적 학습 루프를 보여주는 다이어그램

1. 물리적 세계와의 연결 및 디지털화: 모든 Physical AI 시스템의 기반은 현실 세계의 정보를 수집하고 디지털로 변환하는 데 있습니다. IoT 장치, 센서, 카메라 등 다양한 물리적 장치를 통해 물리적 환경의 멀티모달 데이터를 수집합니다. LiDAR와 같은 공간 센서로 깊이와 체적 데이터를 매핑하고, 지리공간위성 데이터로 넓은 물리적 영역을 파악하며, 온도, 습도, 화학 성분 등 다양한 환경 변수를 실시간으로 모니터링할 수도 있습니다. 이렇게 수집된 데이터는 1D 데이터 스트림, 2D 이미지, 3D 포인트 클라우드, 센서 데이터, 기업 운영 기술(OT) 시스템과 자산 관리 시스템의 메타데이터 등으로 구성되며, 이를 통해 물리적 세계를 포괄적으로 디지털 표현할 수 있습니다. 이 풍부한 센서 데이터가 이후 모든 AI 처리의 토대가 됩니다. AWS에서는 Amazon IoT SiteWise, Amazon IoT Core, Amazon Kinesis Video Streams를 포함한 다양한 서비스를 제공하며, 이는 Industrial Data Fabric 및 Smart Machine 솔루션 가이드에서 사용할 수 있습니다. 또한 3D 데이터 수집을 위한 Matterport, Treedis, Prevu3D와 같은 파트너 솔루션도 있습니다.
2. 데이터 저장과 구조화: Physical AI 시스템은 이중 경로 아키텍처를 기반으로 동작합니다. 첫 번째 경로에서 저지연 센서 데이터는 네트워크를 우회하여 실시간 운영 체제(RTOS) 기반의 엣지 ML 모델로 직접 스트리밍되며, 즉각적인 반응 제어에 활용됩니다. 두 번째 경로에서는 클라우드에 연결된 지식 그래프와 기업 시스템(ERP, CRM, LIMS, PLM)을 연동하여 고수준 추론 작업을 수행하며, 복잡한 계획 수립과 의사결정을 지원합니다. 이러한 구조화된 접근 방식 덕분에 다양한 비구조화 데이터를 효율적으로 처리하고 상호 연관지을 수 있습니다. Physical AI 시스템에서 효과적인 데이터 관리란 여러 소스에서 발생하는 대용량 정보를 실시간 파싱 성능을 유지하면서 처리하는 것을 의미합니다. 고급 스토리지 아키텍처와 데이터 처리 파이프라인을 활용하면 이러한 복잡성을 관리하면서도 즉각적인 의사결정과 장기 학습에 필요한 정보를 적시에 확보할 수 있습니다. AWS에서는 스토리지를 위한 Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Aurora와 복잡한 공간, IT, OT 데이터 관리를 위한 Spatial Data Management on AWS 솔루션 등 다양한 서비스를 제공합니다.
3. 데이터 분할과 이해: 이 단계에서는 센서 스트림의 변환, 정리, 시간적 리샘플링 등 다양한 데이터 가공 작업을 수행합니다. 또한 비디오, LiDAR, 시계열 데이터를 구조화된 3D 모델과 환경 표현으로 변환하여 시뮬레이션 워크플로우에 활용할 수 있도록 합니다. 즉, 전처리와 관계 매핑을 통해 원시 멀티모달 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태의 인사이트로 변환하는 과정입니다. 이 과정에서 특히 중요한 부분은 지식 그래프를 활용하여 서로 다른 멀티모달 데이터셋 간의 온톨로지 관계를 구축하는 것입니다. 이를 통해 시스템은 RAG 기반의 유지보수 매뉴얼 등 관련 데이터를 연결하고, 사전 제작된 3D 자산을 체계적으로 분류하며, 공간운영·시간 등 다양한 데이터 차원 사이의 의미적 연결을 구축할 수 있습니다. 이러한 변환 과정을 지원하는 AWS 서비스는 다음과 같습니다. AWS Glue는 멀티모달 센서 데이터 처리 및 동기화를 위한 내장 데이터 변환 파이프라인과 함께 서버리스 ETL 기능을 제공하며, Amazon Neptune은 자율 시스템이 물리적 환경을 이해하고 상호작용하는 데 필요한 기초 지능 계층을 생성하는 공간 관계 및 자산 메타데이터를 구조화하는 정교한 지식 그래프와 온톨로지를 지원합니다. 데이터 분할 및 이해를 위한 프레임워크 예시는 이 블로그를 참조하세요.
4. 시뮬레이션, 훈련, 모델 최적화: 시뮬레이션 환경은 실제 위험 없이 자율 시스템을 훈련할 수 있는 안전한 통제 공간으로, 다양한 사용 사례에 걸쳐 Physical AI 시스템 개발을 뒷받침합니다. 이러한 환경에서는 엣지 배포를 목표로 한 모델의 포괄적인 훈련이 가능하며, AI 시스템이 수많은 시나리오를 통해 학습할 수 있습니다. 실제 환경에서는 테스트하기 어렵거나 불가능한 희귀·위험 상황까지 포함됩니다. 구체적으로, 디지털 트윈과 결합된 시뮬레이션 역량에는 다음이 포함됩니다. 시뮬레이션 기반 훈련과 가상 테스트, 모델 개발용 합성 데이터 생성, ML과 하이브리드 AI·기계적 모델의 훈련과 튜닝, 엣지 배포에 최적화된 모델 개발이 이에 해당합니다. 이를 통해 Physical AI 모델을 반복적으로 최적화할 수 있으며, 개발 팀은 엣지 배포 전에 다양한 시나리오에서 성능을 검증하고 인식, 의사결정, 제어 알고리즘을 지속적으로 개선해 나갈 수 있습니다. 시뮬레이션의 범위는 기본 디지털 표현부터 월드 물리 모델(NVIDIA Omniverse, Unity, Unreal Engine, 그리고 최근 부상하고 있는 WFM), 나아가 고충실도 엔지니어링 시뮬레이션(전산유체역학, 유한요소해석, 열역학 프로세스 모델링)까지 폭넓게 아우릅니다. AWS에서 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델을 실행한 예시를 참고하시기 바랍니다. 이러한 Physical AI 모델은 잠재적으로 디지털 트윈으로 표현될 수 있으며, 이에 대해 AWS는 L1-L4 디지털 트윈 레벨링 가이드와 디지털 트윈 프레임워크 참조 아키텍처를 개발했습니다. AWS는 모델 구축, 오케스트레이션, 훈련을 위한 AWS Batch, AWS ParallelCluster, AWS Parallel Computing Service, Amazon SageMaker, Amazon EKS/ECS를 포함한 다양한 서비스를 제공합니다.

5. 자율 시스템 배포와 관리: 훈련과 검증을 마친 AI 모델 및 정책은 체계적인 관리 기능이 뒷받침되는 자율 시스템으로 배포해야 합니다. 이를 위해 무선 업데이트(OTA), 에이전트 정책 관리, 지속적인 시스템 업데이트 등의 기능을 제공하며, 배포된 시스템이 항상 최신 상태를 유지하고 규정을 준수하면서 안정적으로 운영되도록 지원합니다. 배포 시에는 엣지 컴퓨팅 역량, 로컬 인프라, 네트워크 연결성, 보안 요구사항 등을 면밀히 검토해야 합니다. 또한 시스템은 중앙 관리 시스템과의 연결이 끊긴 상황에서도 안정적으로 운영되어야 하며, 연결이 복구되면 업데이트를 수신하고 상태 정보를 보고할 수 있어야 합니다. AWS IoT Greengrass는 자율 시스템에 AI 모델과 애플리케이션을 안전하게 배포하고 관리하는 핵심 엣지 런타임입니다. 무선 업데이트(OTA)와 로컬 처리 기능을 지원하며, 중앙 관리 시스템과의 연결이 끊긴 상황에서도 안정적으로 운영됩니다. AWS IoT Device Management는 이를 보완하는 서비스로, 원격 장치 모니터링, 정책 관리, 자동화된 무선 펌웨어 업데이트 등 플릿 전반의 운영 기능을 제공하며 AWS Systems Manager를 활용하면 엣지 장치를 기존 IT 인프라와 함께 중앙에서 통합 관리할 수 있으며, OS 패치나 애플리케이션 배포 등의 작업을 일괄 수행할 수 있습니다. AWS IoT Core는 자율 시스템과 클라우드 간의 안전한 양방향 통신을 지원하여 실시간 상태 보고와 정책 업데이트를 처리합니다. 또한 AWS Secrets Manager 와 IoT Device Defender등의 서비스를 통해 배포된 자율 플릿 전반의 보안과 규정 준수를 체계적으로 관리할 수 있습니다.
6. 엣지 추론과 운영: 마지막 역량은 엣지에서 지능을 구현하는 것입니다. 엣지 기반 컴퓨팅은 네트워크에 의존하지 않는 온디바이스 방식으로 액추에이터와 센서 어레이를 구동하며, 저지연 데이터 전송을 통해 실시간 분석을 수행합니다. Physical AI 시스템은 자율주행 차량의 충돌 방지나 산업 장비의 비상 정지처럼 안전이 최우선인 애플리케이션에서 즉각적인 응답이 필요합니다. 밀리초 단위의 지연도 허용되지 않으며, 네트워크 연결에 의존할 수도 없습니다. 정교한 추론 기능을 엣지 장치에 배포하려면 모델 성능 최적화, 초저지연 추론, 불안정한 연결 환경에서의 안정적 운영 등 상당한 기술적 난제를 해결해야 합니다. 이에 따라 AWS는 리소스가 제한된 엣지 하드웨어에서도 고급 Physical AI 모델을 구현할 수 있도록 이 분야에 집중 투자하고 있습니다. AWS는 이러한 엣지 추론을 지원하기 위해 다양한 서비스를 제공합니다. AWS IoT Greengrass는 클라우드와의 연결이 끊긴 환경에서도 초저지연 로컬 AI 추론을 수행할 수 있도록 지원하며, AWS Local Zones 와 AWS Outposts는 클라우드 기능을 원격 위치로 확장하여 네트워크 의존성을 줄이면서 로컬 AI 추론 환경을 제공합니다.

플라이휠 효과: 운영을 통한 지속적인 추론 개선

Physical AI 프레임워크가 특히 강력한 이유는 데이터 기반의 개선 잠재력에 있습니다. 자율 시스템은 실제 환경에서 운영되면서 Physical AI 모델 개선에 활용할 수 있는 운영 데이터를 지속적으로 생성합니다. 향상된 모델은 더 유능한 자율 시스템으로 이어지고, 이 시스템은 다시 추가 훈련 데이터를 생성합니다. 이러한 피드백 루프를 통해 운영 비용을 절감하면서도 역량을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이 학습 주기를 통해 Physical AI 시스템은 시간이 지날수록 더 효과적으로 발전할 가능성이 있습니다. 다만, 개선 정도는 환경의 특성과 수집된 데이터의 품질에 따라 달라집니다. 물리적 세계와 상호작용할 때마다 새로운 훈련 데이터와 엣지 케이스가 확보되고, 최적화 기회도 함께 확보됩니다. 이 프레임워크를 성공적으로 구현한 조직이 전략적 모델 관리와 인간 감독을 병행한다면, 운영 경험이 축적될수록 시스템의 성능, 신뢰성, 효율성이 꾸준히 향상될 것으로 기대됩니다.

이중 루프 아키텍처: 클라우드와 엣지 통합

이 프레임워크는 서로 연동하는 두 가지 핵심 루프를 통해 포괄적인 Physical AI 역량을 구현합니다. 훈련 루프는 주로 클라우드 환경에서 실행되며, 데이터 처리, AI 모델 훈련, 시뮬레이션 등의 작업을 수행합니다. 이 루프는 클라우드의 컴퓨팅 파워, 스토리지, 글로벌 네트워킹 인프라를 활용하여 AI 역량을 개발하고 고도화합니다. 자율성 루프는 자율 시스템이 배포된 엣지에서 실행되며, 실시간 운영과 물리적 세계와의 상호작용을 담당합니다. 이 루프는 속도와 신뢰성, 반복적 실행을 최우선으로 하며, 클라우드와의 네트워크 연결이 없어도 변화하는 조건에 즉각 대응할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 두 루프가 통합됨으로써 조직은 클라우드 인프라의 강력한 연산 능력과 엣지 배포의 빠른 응답성을 동시에 확보할 수 있습니다. 데이터가 클라우드와 엣지 환경 사이를 원활하게 오가며, 운영 신뢰성을 유지하면서도 지속적인 학습과 개선이 이루어집니다.

자율 운영의 안전한 배포

보안은 AWS Physical AI 프레임워크의 근간입니다. 자율 시스템은 디지털-물리적 루프의 모든 단계에서 확고한 신뢰성과 복원력을 갖추고 운영되어야 합니다. 물리적 시스템과 디지털 지능, 인간 감독을 연계하는 AI 에이전트가 널리 도입되면서, 보안의 중요성도 커지고 있습니다. 이에 AWS는 엣지에서 클라우드에 이르기까지 자율 운영 전반의 보안을 보장하는 프레임워크를 제공합니다. Physical AI 프레임워크에서는 전체 워크플로우에 걸쳐 기업 시스템과의 통합과 보안 규정 준수가 기본 전제가 되어야 합니다. 이는 초기 센서 데이터 수집과 공간 데이터 관리부터 AI 모델 훈련과 물리 기반 시뮬레이션, 나아가 자율 시스템 배포와 실시간 엣지 추론에 이르기까지 모든 단계에 해당합니다.

안전이 중시되는 환경이나 민감한 환경에서 운영되거나, 사람과 직접 상호작용하는 자율 시스템에는 독점·기밀 데이터와 환경 정보, 개인 식별 정보(PII) 등에 대한 철저한 보안이 요구됩니다. AWS는 다음과 같은 보안 체계를 통해 Physical AI 환경을 보호합니다. 멀티모달 데이터 흐름의 보안, Physical AI 모델의 훈련 파이프라인 보호, 디지털 트윈의 안전한 운영 보장, 그리고 전송 중·저장 중 암호화를 적용한 물리적 시스템과 디지털 브레인 간의 안전한 연결이 이에 해당합니다. 이러한 보안 중심 접근 방식 덕분에 고객은 핵심 자산과 운영을 보호하면서도 물리적 세계를 인식하고 이해하며 그에 따라 행동하는 자율 시스템을 안심하고 개발할 수 있습니다. 나아가 기업은 데이터 보호, 접근 제어, 운영 무결성에 대한 최고 수준의 기준을 준수하면서도 Physical AI의 혁신적 가능성을 현실로 구현할 수 있습니다.

자율 경제 구축

Physical AI 프레임워크는 조직이 자율 운영으로 나아가는 과정에서 실질적인 로드맵 역할을 하며, 새롭게 부상하는 자율 경제에 기여하는 동시에 그 혜택을 누릴 수 있도록 지원합니다. 초기 데이터 수집부터 지속적인 운영과 개선까지, 자율 시스템의 전체 수명 주기를 아우르는 이 접근 방식을 도입하면 조직은 각 분야에서 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. Physical AI에서 성공하려면 개별 기술을 도입하는 것만으로는 부족합니다. 감지, 처리, 학습, 행동을 복잡한 환경에서 자율적으로 운영 가능한 하나의 유기적 시스템으로 통합하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 본 문서에서 소개한 프레임워크는 이러한 통합을 실현하기 위한 체계를 제시하며, 안전한 자율 운영, 확장성, 신뢰성, 지속적인 개선까지 뒷받침합니다.

결론

AWS의 Physical AI 프레임워크는 조직이 디지털 세계와 물리적 세계를 연결하는 자율 시스템을 구축하고 배포하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 물리적 세계와의 연결과 디지털화부터 엣지 추론과 운영까지, 서로 연결된 6가지 역량을 통합한 이 프레임워크는 실제 운영 데이터를 통해 AI 모델이 지속적으로 고도화되는 선순환 구조를 만들어 냅니다. 클라우드 기반 훈련과 엣지 기반 자율성을 결합한 이중 루프 아키텍처 덕분에 조직은 복잡한 물리적 환경을 이해하고 추론하며 그에 맞게 행동하는 시스템을 구현할 수 있습니다. 이러한 시스템은 최소한의 인간 개입만으로도 지속적으로 학습하고 스스로 개선해 나갑니다.

이 접근 방식은 제조와 운송부터 에너지와 의료까지 이미 다양한 산업에 변화를 일으키고 있으며, 지능형 시스템이 스스로 학습하고 개선하며 자율적으로 운영되는 새로운 자율 경제의 도래를 앞당기고 있습니다.