구글도 실패하는 피지컬 AI, 이제 이것 덕분에 다를 겁니다.

구글도 실패하는 피지컬 AI, 이제 이것 덕분에 다를 겁니다.

'이것'의 정답은? '디지털 트윈'

디지털 트윈이 있다면, 피지컬 AI와 결합했을 때 실제 사고 없이도 사고에 대비하는 AI를 만들 수 있다는 사실 알고 계신가요?

이번 페블러스 유튜브에서는 피지컬 AI보다 4배 큰 시장, 디지털 트윈 이야기를 시작합니다.

• 구글이 일찍이 도전했던 피지컬 AI 프로젝트, 왜 성공하지 못했을까요?
• 수십 년 된 '고인물' 소프트웨어, 디지털 트윈이 지금 다시 주목받는 이유
• 딱딱한 디지털 트윈 위에 '말랑말랑한' 에이전틱 AI 레이어, 페블로심을 얹는 이유

페블러스 이주행 대표님, 이정원 부대표님이 디지털 트윈과 피지컬 AI의 연결 고리를 페블러스만의 관점으로 풀어드립니다!

피지컬 AI를 만든다면 디지털 트윈부터 알아야 하는 이유

영상에서 언급했듯이, 피지컬 AI가 현장에서 실패하는 큰 이유 중 하나는 데이터입니다.

거친 현장에 적응하지 못하는 AI, 그 해결책이 바로 디지털 트윈입니다.

디지털 트윈은 실제 공장과 똑같이 움직이는 가상의 쌍둥이입니다.

이 안에서는 현장과 같은 조건의 학습 데이터를,
심지어 현실에서는 일부러 만들 수 없는 사고 상황까지 포함해 정교하게 만들어내는 것입니다.

디지털 트윈과 피지컬 AI 시장, 두 시장의 교차점을 확인해보세요.

생성형 AI로 합성데이터를 얼마든지 만드는데, 꼭 디지털 트윈이 필요할까?

혹시 이런 생각을 하고 계셨나요?

그런데 생성형 AI의 합성데이터 생성 원리, 디지털 트윈 기반 합성데이터 생성 원리 자체가 다르기에 그 퀄리티도 다릅니다.

전자는 물리적 환각이 섞일 가능성이 확연히 떨어집니다.

비효율적인 피지컬 AI, 데이터부터 준비해야 합니다.

• 실험실에서는 잘 되던 AI가, 조명·그림자·배치가 다른 실제 현장에서는 제대로 움직이지 않는 상황
• 정작 필요한 사고·결함 데이터는 일부러 만들 수도, 마냥 기다릴 수도 없어서 어쩔 줄 모르는 상황
• 데이터를 더 모아도 비슷한 이미지만 쌓이고, 다양성은 좀처럼 늘지 않아서 갑갑한 상황

본 내용은 페블러스의 기획 하에 AI를 보조적으로 활용하여 작성되었으며, 페블러스의 엄밀한 감수를 거쳐 출간되었습니다.