아크릴, 피지컬AI 풀스택 지원...'조나단' 로봇과 연동 성공

성대 우홍욱 교수 연구팀과 협업..."데이터·지능·인프라 유기적 결합"

인공지능(AI) 전문기업 아크릴(Acryl)은 자사의 통합 AI 플랫폼 '조나단(Jonathan)을 로봇 시스템과 연동하는 데 성공했다고 28일 밝혔다. 이번 성과를 계기로 아크릴은 조나단 생태계를 소프트웨어 중심에서 로봇·자율 시스템 등 피지컬 AI(Physical AI) 영역으로 본격 확장한다는 계획이다.

이번 프로젝트는 성균관대학교 우홍욱 교수 연구팀과 협업으로 진행했다. 우 교수 연구팀은 국내 피지컬 AI 분야 주요 연구 그룹이다. 최근 과학기술정보통신부 주관 ‘2026 한국 인공지능 연구 동료 경진대회(AI Co-Scientist Challenge Korea)’에서 AI 에이전트 개발 지원 대상 10개 팀 중 하나로 선정, 연구 역량을 입증했다.

또 해당 연구진은 지난 2025년 한 해 동안 NeurIPS(신경정보처리시스템학회) 등 주요 인공지능 학회에 12편의 피지컬 AI 관련 논문을 발표하는 등 학계에서 활발한 연구 활동을 이어오고 있다. 아크릴은 이와 같은 연구 성과를 바탕으로 ‘조나단’의 피지컬 AI 기술 고도화를 추진할 예정이다.

'피지컬 AI'는 텍스트 기반 생성형 AI와 달리, 실제 물리 환경에서 인지·판단·행동이 동시에 요구되는 분야다. 복잡한 멀티모달 데이터 처리와 초저지연 추론(Inference), 실시간 제어가 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 업계는 피지컬 AI 성공 요건으로 시각-언어-행동 모델(VLA, Vision-Language-Action)의 정교한 학습과 안정적인 실시간 운영 능력을 강조한다.

박외진 아크릴 대표가 작년 12월 16일 코스닥 상장 북을 치고 있다.

아크릴은 이번 연동을 통해 조나단 기반의 ▲데이터 전처리 ▲모델 미세조정(Fine-tuning) ▲인프라 최적화로 이어지는 ‘풀스택(Full-stack)’ 구조를 로봇 구동 환경에 연결, 피지컬 AI 상용화에 필요한 핵심 요소를 통합적으로 구현했다.

특히 조나단의 ‘FlightBase(플라이트베이스)’는 VLA 모델 학습에 필요한 영상·센서·행동 데이터 등 비정형 멀티모달 데이터를 효율적으로 정제·가공하도록 설계한 데이터 처리 기반이다. 대용량 데이터를 고품질 학습 데이터로 전환해 로봇이 물리적 환경을 보다 정밀하게 인지할 수 있게지원하며, 특히 VLA 파인튜닝에 필요한 전처리 과정에 최적화, 로봇이 특정 작업과 환경에 빠르게 적응할 수 있는 기반을 제공한다.

또 ‘AgentBase(에이전트베이스)’는 VLA 모델의 파인튜닝을 지원, 범용 모델을 산업 현장 및 서비스 환경에 맞게 최적화할 수 있게 돕는다. 특히 ‘멀티 에이전트 파이프라인(Multi-Agent Pipeline)’ 기술을 적용, 복합적인 미션 수행 과정에서 역할을 분담하고 협업하는 구조를 구현, 피지컬 AI의 실행 가능성을 높였다.

또 ‘GPUBase’는 로봇 제어에 필요한 실시간성을 확보하기 위해 초저지연 인프라 최적화 기술을 적용했다. 아크릴은 ‘페어런팅 LLM(Parenting LLM)’ 기술을 활용해 VLA 모델의 추론 과정을 감독함으로써 정확도를 높이고, 추론 시간이 일정 데드라인을 넘지 않도록 제어해 로봇이 정해진 시간 내 의사결정을 수행할 수 있도록 지원한다. 여기에 트래픽 차등화(Traffic Differentiation) 기술을 적용해 네트워크 혼잡 상황에서도 추론 트래픽을 우선 처리하도록 설계, 중앙 서버의 판단이 로봇 제어 구동부로 지연 없이 전달될 수 있도록 구현했다.

박외진 아크릴 대표는 "피지컬 AI는 단순한 연산 능력을 넘어, 데이터 흐름부터 실시간 물리 제어까지 하나의 유기체처럼 연결되는 구조가 핵심”이라며 “조나단은 데이터(FlightBase)·지능(AgentBase)·인프라(GPUBase)를 유기적으로 결합한 플랫폼으로, 피지컬 AI 시대의 표준 운영체제(OS)로 자리매김할 것”이라고 강조했다.