생성형 AI 다음은?…"물리 AI·공간 지능 시대 열린다"

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생성형 인공지능(AI) 다음 시대에 대한 기대감이 높아지고 있다. 업계에서는 가상·현실 세계 차이점을 최대한 줄여 결과물 정확성을 높이는 '물리 AI'와 현실 세계의 3차원 특성을 반영한 '공간 지능'에 대한 관심이 쏠렸다. 해당 기술이 기존 AI 한계를 넘어 현실에 더 적합하고 정확한 결과물을 산출할 것으로 기대하는 분위기다.

25일 업계에 따르면 가상·현실 세계 차이를 최대한 줄여 결과 정확성을 높이는 '물리 AI'에 주목해야 한다는 목소리가 나왔다. 전문가들은 물리 AI가 기존 추론에 물리학 계산까지 접목해 현실에 더 적합하고 정확한 결과물을 산출한다고 입을 모았다.

물리 AI란 물리적 법칙과 데이터 기반 학습을 결합해 실제 현상을 더 정확히 예측하고 이해하는 AI다. 기존 생성형 AI 모델이 데이터를 활용해 추론하는 것에서 한 단계 더 심화했다. 이를 활용하면 기존 데이터 기반 모델이 추론하기 어려운 희귀 사건이나 극단적 상황을 더 정확히 예측할 수 있다.

'물리 AI'와 '공간 지능'에 대한 관심이 쏠리고 있다. (사진=오픈AI 달리)

대표적인 활용 예시는 날씨 예측과 자동차·반도체 설계, 우주 정거장 건설 등이다. 예를 들어 기존 AI가 비가 올 확률을 예측할 경우 기상 데이터 기반으로 계산한다. 반면 물리 AI는 공기 흐름이나 대기 압력 변화 등 물리학적 요소까지 고려해 비 올 확률을 계산한다. 이를 통해 물리 AI가 현실에 더 정확한 예측을 할 수 있는 이유다.

그동안 산업계에서도 물리 AI를 적용한 서비스를 출시한 바 있다. 대표 기업이 엔비디아와 다쏘시스템이다. 엔비디아는 지난해 3D 시뮬레이션 플랫폼 'VIMA'를 공개했다. 디지털 트윈 기술인 '엔비디아 옴니버스'를 활용해 현실 세계와 가상 세계 정보를 통합해 현실에 가장 적합한 시스템 구축을 지원한다.

다쏘시스템은 버추얼 트윈 플랫폼 '3D익스피리언스'로 가상 현실서 시뮬레이션해 현실 세계에 가장 적합한 제품 설계를 돕는다.

파스칼 달로즈 다쏘시스템 최고경영자(CEO)는 지난달 한국서 열린 기자간담회에서 3DX가 물리 AI에 기반한 플랫폼이라고 강조한 바 있다.

달로즈 CEO는 "그동안 여러 산업서 수집한 텍스트와 이미지, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 수집해 3DX에 접목했다"며 "개발자는 이를 3D 모델링 작업에 적용해 현실 세계에 더 적합한 제품을 만들 수 있다"고 설명했다.

예를 들어 개발자가 3DX로 공장을 설계할 경우 이를 분자 수준까지 분석해 자재 성분이나 적용 결과를 시뮬레이션할 수 있다. 설계도를 축소하면 공장 전체의 물류와 공급망 흐름을 확인할 수 있다. 기존 소프트웨어 기술이 물리 AI와 결합해 구현할 수 있는 기능이다.

"1차원 멀티모달 넘자…공간 지능으로 3차원 AI 구현"

문자와 이미지를 모두 처리하는 멀티모달 모델이 진전을 보이는 가운데 차세대 기술로 공간 지능 모델도 주목받고 있다.

페이페이 리 스탠퍼드대 교수 겸 월드랩스 대표가 '책임 있는 AI 리더십 서밋'에서 공간 지능에 대해 설명했다. (사진=행사 유튜브 캡처)

AI 업계 전문가들은 현존하는 멀티모달은 1차원적 AI에 그친다고 평했다. 모델이 글과 이미지, 음성 등 여러 정보를 한 번에 다룰 수 있지만 한계가 있다는 분석이다. 사람과 달리 모델은 이미지, 음성 등 모든 정보를 '텍스트'로 취급해 다뤄서다. 이에 고유 이미지와 영상의 진정한 의미를 이해할 수 없다. 모든 정보를 1차원적 토큰 시퀀스에 끼워 맞추는 셈이다.

공간 지능은 여기서 한발 더 나아간다. 사람처럼 현실의 3차원적 특성 중심으로 데이터 처리와 문제 해결을 진행한다. 멀티모달과 달리 문자, 이미지, 음성 등 여러 특성을 각각 고려하면서 데이터를 처리하는 셈이다. 기존 AI는 종이 위에 그려진 지도만 보고 방향을 찾으려 한다면, 공간 지능은 직접 그 장소를 걸어 다니며 주변 환경을 보고 느끼면서 방향을 찾는 셈이다.