【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스][현장] "피지컬AI, '데이터 팩토리'로 100년 경험 5일 만에 쌓아"

온카뱅크관리자

2026-05-08 16:27:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">손병희 마음AI 연구소장 '2026 AI엑스포'서 발표…"가상·현실 공존하는 로봇 학습 공간 구현"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BGqS0OlwAd">
          <p contents-hash="52177c4e74eee66dab9429ca77d9d1aefdf87a691334aada08c41490db377c7b" dmcf-pid="bHBvpISrce" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김기찬 기자)"기존 인공지능(AI)은 마치 자판기와 같습니다. 한 번 만들어서 설치하면 끝이고, 매년 똑같은 콜라가 나옵니다. 반면 피지컬AI는 농장입니다. 매일 데이터라는 거름을 주면 매년 더 좋은 작물이 나옵니다. 이것이 나중에 한국만의 큰 격차를 만들 것이라 생각합니다. 인공지능(AI) 시대의 진짜 공장은 '데이터팩토리'입니다."</p>
          <p contents-hash="c0159d2a4999ba04b23c923e1f94a3de7c3e2609ac13b66b78861cbf9a15d08c" dmcf-pid="KXbTUCvmoR" dmcf-ptype="general">손병희 마음AI 연구소장은 8일 서울 코엑스에서 열린 '2026 국제인공지능산업대전(2026 AI엑스포)'에서 이같이 밝혔다. 손 소장은 이날 로봇보다 중요한 것은 로봇이 배우는 환경, 즉 '데이터 팩토리'라며 이의 중요성을 강조했다.</p>
          <p contents-hash="69d767017f53674681dbd5b2b30e9346cca005953ac712755534f5154dea4792" dmcf-pid="9ZKyuhTsoM" dmcf-ptype="general">그는 "GPU 시뮬레이션을 통해 최근 피지컬AI는 100년 경험치를 단 5일 만에 학습할 수 있다"며 "로봇을 세게 밀어 넘어지는 상황에서 중심을 잡는 것을 적응력이라고 한다. 이 적응력을 키우기 위한 상황으로 예를 들면 한 대의 로봇이 넘어지거나 실수했다고 했을 때, GPU상에서 수천대의 로봇도 같은 학습을 한다. 인간이나 현실 로봇이 수백년에 걸쳐 겪어야 할 물리적 경험을 단 며칠만의 시뮬레이션으로 학습할 수 있는 것"이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="0b643a7bca20ac489de1a929fb433465a9fa84077b207cad5602c0ced9a0e8a2" dmcf-pid="259W7lyONx" dmcf-ptype="general">손 소장은 "현실 환경에서 같은 실험을 한다고 했을 때 로봇이 넘어지면서 파손되거나 부품 교체 등 비용 손실이 일어날 수 있지만, GPU 시뮬레이션은 이럴 위험이 전혀 없다"며 "현실 학습의 한계를 가상설계를 통해 극복할 수 있다"고 강조했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="78efe36b8ba8544ed868c4de64b3e6853a8c8e5a3f31b478bb349c67cb1d7e84" dmcf-pid="V12YzSWINQ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="손병희 마음AI 연구소장이 8일 서울 코엑스에서 개최된 '2026 국제인공지능산업대전'에서 발표하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/ZDNetKorea/20260508162004222xpqn.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qU4XbyHlAJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/ZDNetKorea/20260508162004222xpqn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            손병희 마음AI 연구소장이 8일 서울 코엑스에서 개최된 '2026 국제인공지능산업대전'에서 발표하고 있다.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="cc5d8278c5339997a8802ea48988f740431011f79b7052499cec3cff1702c45f" dmcf-pid="ftVGqvYCkP" dmcf-ptype="general">손 소장은 가상 설계, GPU 시뮬레이션 장점으로 ▲무한 반복, 제로 비용 ▲현실 없이도 대규모 학습 데이터 자동 생성 ▲극단적 시나리오도 가상에서 안전하게 테스트 ▲물리 시험 대비 압도적인 경제성 등을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="dc74294a0a16e871d30e7d38ea73ec87600c83be78613b10ba9511105148e597" dmcf-pid="4FfHBTGhk6" dmcf-ptype="general">그는 "마음AI는 현실과 가상이 공존하는 실증 공간인 '데이터 팩토리'를 구현했다"고 밝혔다. 가상 공간과 실제 로봇이 데이터를 수집하는 공간이 함께 마련돼 있으며, 실제 테스트를 할 수 있는 로봇 테스트 및 체험 공간과 모든 학습 과정을 모니터링할 수 있는 통합 관제 공간이 함께 구축돼 있다. 이를 통해 고품질의 데이터를 대량으로 학습할 수 있다는 것이 손 소장 발표의 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="430f9594ca73c2d0ea798be2c8cbd3bf28cd8ac87e9dbd7ead4c866f6ffcb455" dmcf-pid="834XbyHlg8" dmcf-ptype="general">손 소장은 "사람도 평생 교육이 필요하다고 하는데, 로봇도 마찬가지"라며 "AI, 로봇, 산업이 데이터 팩토리 안에서 서로 성장시키는 선순환 구조가 중요하다. 이를 위해 여러 파트너사의 협업이 필요하다"고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="2bf1b986f9ec6b2f28494c8a026759508d8a60c75decdf34bad9d1dfd02ead4c" dmcf-pid="608ZKWXSk4" dmcf-ptype="general">이 외에도 손 소장은 마음AI의 자율 로봇 플랫폼 '진도봇'의 제품 라인업과 활용 사례, 미래 먹거리 사업인 돌봄 로봇에 대한 비전 등을 공유했다.</p>
          <p contents-hash="e2278671c192308a1e1d7e76c40b3d7e2577b77aa5d084e3f8751e9c840e89e8" dmcf-pid="PVLqRpztaf" dmcf-ptype="general">김기찬 기자(71chan@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

놀이터홍보 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기