AI가 공장 짓고 로봇 가동, 1.4조 ‘피지컬AI’ 프로젝트 시동

2030년까지 피지컬AI 연구개발 추진…150여개 산학연·연구진 3500명 참여

정부가 전북과 경남 제조현장에 1조 4000억원 이상을 투입해 AI가 공장을 설계하고 로봇 설비를 제어하는 피지컬AI 기술 개발에 착수한다. 연구실에서 개발한 기술을 실제 공장에 적용하고 여기서 확보한 데이터를 다시 AI 학습에 활용하는 방식으로 제조업의 AI 전환을 추진한다.

과학기술정보통신부는 16일 서울 노보텔 앰배서더에서 전북특별자치도와 경상남도를 중심으로 추진하는 피지컬AI 연구개발사업 착수보고회를 개최했다.

사업은 올해부터 2030년까지 5년간 진행된다. 전북에 7368억원, 경남에 6763억원 등 총 1조 4131억원을 투입한다. 국내 대학 연구기관 기업 150여곳에서 연구진 약 3500명이 참여한다. 이 가운데 중소중견기업은 107개사로 전체 참여기관의 약 68%를 차지한다.

전북에서는 서로 다른 로봇과 설비가 함께 움직일 수 있도록 만드는 ‘협업지능 피지컬AI 기반 SW 플랫폼’ 개발에 집중한다. 개별 로봇 자동화를 넘어 공장 전체를 하나의 시스템처럼 움직이는 ‘공장 오케스트레이션’을 구현하는 것이 목표다.

이도규 과기정통부 정보통신정책실장

AI가 공장 배치와 물류로봇 이동 경로를 설계하고 3D 디지털트윈에서 이를 미리 검증하는 기술을 개발한다. 비전언어모델(VLM)을 이용한 상황 인식과 강화학습 기반 통합제어도 실제 제조현장에서 실증한다.

과기정통부는 이를 토대로 AI가 공장을 설계·구축하고 운영하는 범용 ‘다크팩토리’ 모델을 확보할 계획이다. 산업별 기업과 실증을 거쳐 표준화와 상호운용성을 확보하고 장기적으로 해외에 공급할 수 있는 ‘K-제조공장’ 모델로 발전시킨다는 구상이다.

경남에서는 AI가 제조현장의 작업을 이해하고 직접 행동하도록 하는 거대행동모델(LAM) 개발에 초점을 맞춘다. 방산·조선·기계 산업과 210개 산업단지를 기반으로 제조 데이터를 확보하고 AI 학습과 공정 실증에 활용한다.

작업자와 로봇의 행동뿐 아니라 물리법칙과 공간정보를 학습시켜 정밀제어가 가능한 AI 모델을 개발한다. 디지털트윈과 데이터 파이프라인, 시뮬레이션, NPU 인프라도 연결해 AI 학습부터 현장 적용, 결과를 다시 학습하는 순환 체계를 구축한다.

내년까지 주요 제조공정 데이터와 데이터 파이프라인, 양방향 디지털트윈, 최소기능제품(MVP) 등을 확보한다. 2030년에는 13개 이상 제조공정을 대상으로 디지털트윈과 가상 제조공장(FAB)을 구축해 폐루프 자동화율 90% 이상, 현장 결과의 재학습 반영시간 24시간 이내를 목표로 실증한다.

이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 “전북과 경남에서 시작되는 기술개발과 현장 실증의 성과가 전국 제조현장으로 확산되고 궁극적으로 대한민국의 ‘K-제조공장’을 세계시장에 수출하는 새로운 산업경쟁력으로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.