김진현 이에이트 대표 "엔비디아 주목한 '물리적 AI' 시대…핵심 기술 디지털 트윈 선점"

▲이에이트 제공

"'물리적 인공지능(AI)'은 로봇 공학, 자율 주행, 스마트 제조 등 다양한 분야에서 활용되며, 이의 구현을 위해서는 공장의 설비와 자산들이 디지털로 전환돼야 하기 때문에 이를 구현하기 위해 핵심적으로 필요한 기술이 바로 디지털 트윈(Digital Twin)입니다."

김진현 이에이트(E8) 대표는 "디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 자산을 디지털 환경에서 동일하게 구현함으로써 실시간 모니터링, 시뮬레이션, 예측 및 최적화가 가능하도록 지원하는 기술"이라고 말했다.

그러면서 "디지털 트윈을 통해 제조업체는 공장 설비의 운영 상태를 실시간으로 파악할 수 있고, 생산 과정에서 발생할 수 있는 문제도 사전에 예측할 수 있다"며 "이렇게 불필요한 리스크를 사전에 방지해 효율성을 높이는 것이 디지털 트윈의 가장 큰 장점"이라고 덧붙였다.

디지털 트윈의 핵심은 다양한 출처에서 생성되는 데이터들의 유기적 연결이다. 데이터 간 연결이 원활하지 않다면, 시스템 간 데이터 불일치 문제가 발생해 분석 결과의 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 데이터를 통합하고, 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 데이터 관리 및 분석 기술이 필수적이라고 한다.

김 대표는 "디지털 트윈은 이미 세계 여러 나라에서 다양한 분야에 적용되기 시작했다"며 "이를 통해 효율성 향상은 물론 수익성도 높인 사례도 다양하다"고 설명했다.

이미 글로벌 기업들은 디지털 트윈과 AI기술을 활용해 제조업 혁신을 실현하고 있다고 한다.

실제로 Shell(셸)은 정유 공장에서 디지털 트윈을 활용해 유지보수 비용을 20% 절감했으며, BASF(독일 화학기업)도 AI 기반 데이터 분석을 통해 생산 효율성을 15%나 증가시켰다.

이처럼 디지털 트윈과 물리적 AI 기술이 산업 전반에 미치는 긍정적인 효과는 실질적인 성과로 입증되고 있다는 것이다.

김 대표는 엔비디아의 코스모스 플랫폼 출시가 물리적 AI 기술을 대중화하고, 다양한 산업군에서 AI 기반 자동화를 촉진하는 계기가 될 것으로 내다봤다.

그는 "제조업 뿐만 아니라 의료, 물류, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 디지털 트윈과 물리적 AI의 활용 사례가 점차 증가하고 있다"며 "특히 스마트팩토리 구축이 본격화되면서 기업들은 AI를 활용한 예측 기술을 통해 비용을 절감하고 생산성을 극대화하는 데 주력할 것"이라고 말했다.

또한 "자율 주행 및 물류 자동화 분야에서도 물리적 AI를 활용한 실시간 데이터 분석 및 의사결정 기술이 중요한 역할을 할 것"이라고도 강조했다.

엔비디아 코스모스의 핵심 엔진이라 할 수 있는 ‘물리적 AI’가 제대로 기능하기 위해서는 실제 환경의 물리적 특성을 정확하게 반영한 디지털 트윈이 우선 구축돼야 한다. 이 가운데 국내에서 물리적 AI 구현을 위한 디지털 트윈 서비스를 제공하는 기업은 사실상 이에이트가 유일하다고 김 대표는 설명했다.

이에이트의 디지털 트윈 플랫폼은 다양한 물리 현상을 단순 비주얼화가 아닌 실제와 유사한 수준으로 계산·모사해 디지털 트윈이 현실 세계를 높은 정확도로 ‘복제’할 수 있도록 돕는다.

이렇게 구축된 정밀한 디지털 트윈 환경에서 물리적 AI가 강화학습과 머신러닝을 수행하면 생산 공정이나 물류, 로보틱스 등 각종 산업 시나리오에서 실제 상황을 예측·최적화할 수 있는 모델을 만들어낼 수 있다. 결국 물리적 AI가 ‘똑똑한’ 가상 환경을 통해 현실 문제를 해결하려면 우선 정교한 디지털 트윈이 뒷받침되어야 한다는 것이 김 대표의 생각이다.

그는 "점차 AI 기반의 디지털 전환이 가속화되는 시대가 오고 있다"며 "국내 토종기업이 글로벌 스탠다드를 주도할 수 있도록 앞으로도 최선의 노력을 다하겠다"고 말했다.