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[IT뉴스]로봇 달라도 학습·운영은 하나로… 마이크로소프트의 피지컬 AI 전략

온카뱅크관리자

2026-09-30 15:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 애저·엔비디아 연계… 데이터 수집부터 학습·배포까지 지원 가상 환경서 학습 데이터 확보… 현장 적용 후에도 모델 개선 가와사키와 로봇 플랫폼 협력… 병원 배송 등 활용 확대 로봇별 AI 모델 이력 관리… 문제 발생 땐 이전 버전으로 복구 
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 <img alt="아론 슈니더(Aaron Schnieder) 마이크로소프트(MS) 피지컬 AI 엔지니어링 부문 부사장이 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘마이크로소프트 인더스트리 서밋’에서 연사로 나서 발표하고 있다. /MS" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/chosunbiz/20260930154056965ezsq.jpg" data-org-width="4819" dmcf-mid="Y6mwEh4qjx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/chosunbiz/20260930154056965ezsq.jpg" width="658">
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 아론 슈니더(Aaron Schnieder) 마이크로소프트(MS) 피지컬 AI 엔지니어링 부문 부사장이 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘마이크로소프트 인더스트리 서밋’에서 연사로 나서 발표하고 있다. /MS
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 “실제 데이터를 수집하고, 시뮬레이션을 거쳐 모델을 학습시킨 뒤 배포하는 과정은 우리가 구현한 모든 피지컬 AI 활용 사례에서 같았다.”
 아론 슈니더(Aaron Schnieder) 마이크로소프트(MS) 피지컬 AI 엔지니어링 부문 부사장은 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘마이크로소프트 인더스트리 서밋’에서 이같이 말했다. 로봇이 맡는 작업은 달라도 이를 학습시키고 현장에서 운영하는 데 필요한 과정은 공통적이라는 설명이다.
 MS는 이 공통 과정을 연결하는 플랫폼으로 피지컬 AI 시장을 공략한다. 클라우드 플랫폼 애저(Azure)와 엔비디아의 시뮬레이션·학습 기술을 연계해 데이터 수집부터 모델 학습·배포·운영까지 지원한다. 현장 데이터를 다시 학습에 활용하고, 개선한 모델을 여러 기기에 배포하는 구조다.
 피지컬 AI는 로봇 등 물리적 기기가 주변 환경을 인식하고 판단해 실제 동작을 수행하도록 하는 기술이다. 현장 적용의 관건은 정해진 작업에 성공하는 시연을 넘어 실제 환경에서도 안정적으로 작동하도록 만드는 데 있다.
 ◇ “데이터 수집부터 전체 기기 운영까지 연결”
 슈니더 부사장은 이를 지원하는 수단으로 개발·운영 도구들을 연결한 ‘툴체인’을 제시했다. 그는 “개발자와 데이터 과학자가 실제 데이터를 수집하고, 시뮬레이션으로 데이터를 보완한 뒤 모델을 배포하도록 돕는다”면서 “배포한 모델이 얼마나 잘 작동하는지 확인하고 전체 기기의 운영도 관리할 수 있다”고 말했다.
 MS는 애저로 로봇과 카메라, 드론 등 현장 기기를 관리하고 데이터를 수집한다. 엔비디아 기술로 가상 환경에서 시뮬레이션과 모델 학습을 수행하고, 배포 이후에는 MS의 데이터 분석 플랫폼 패브릭(Fabric)으로 운영 상태를 확인한다.
 슈니더 부사장은 데이터의 양뿐 아니라 품질도 중요하다고 강조했다. 그는 “실제 데이터를 많이 확보했다고 해서 바로 활용할 수 있는 것은 아니다”라면서 “데이터를 정리하고 라벨을 붙이며, AI 모델 학습에 유용하도록 다듬어야 한다”고 말했다. 서로 다른 모델의 정확도와 해당 작업에 적합한지도 평가하도록 지원한다는 설명이다.
 모델을 현장에 배포한 뒤에도 개선은 이어진다. 슈니더 부사장은 “실시간 정보와 장기 분석을 통해 솔루션의 성능과 모델 정확도 등 핵심 성과 지표를 추적할 수 있다”고 했다. 이어 “모델을 한 번 학습시키는 것으로 끝나는 것이 아니다”라면서 “기기가 작동하면서 쌓이는 데이터를 활용해 작업 성공률을 높여야 한다”고 설명했다.
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 조지 젠디(George Gendy) MS 수석 하드웨어 엔지니어가 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘마이크로소프트 인더스트리 서밋’에서 연사로 나서 발언하고 있다. /심민관 기자
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 ◇ 실제 동작으로 배우고, 가상 공간에서 학습 보완
 로봇에 작업을 가르치는 방법 중 하나는 사람이 시범을 보인 동작을 학습 데이터로 활용하는 것이다. 조지 젠디(George Gendy) MS 수석 하드웨어 엔지니어는 이날 소형 로봇팔 두 대로 이 과정을 시연했다. 그가 한쪽 로봇팔을 손으로 움직이자 다른 로봇팔이 같은 동작을 따라 했다. 물체를 집어 옮기는 동안 시스템에는 로봇의 관절 위치와 카메라 영상이 기록됐다. 이 기록에 작업을 설명하는 문장을 함께 담으면 시각·언어·행동(VLA) 모델의 학습 데이터가 된다. 로봇이 본 장면과 움직임, 작업 지시를 연결해 학습시키는 것이다. 이렇게 학습한 모델은 영상과 언어 지시를 바탕으로 로봇이 수행할 동작을 생성한다.
 작업이 복잡해질수록 실제 장비에서 수집한 데이터만으로는 충분하지 않을 수 있다. 다양한 상황의 동작을 기록하려면 장비를 장시간 사용해야 하기 때문이다. 젠디 수석 엔지니어는 “데이터를 기록하기 위해 생산라인을 멈출 수는 없다”고 말했다. 그러면서 “이를 보완하기 위해 실제 로봇과 작업 공간을 가상 환경에 구현하고, 물체의 위치 등을 바꿔 가며 데이터를 생성한다”며 “이렇게 만든 데이터를 실제 장비에서 확보한 데이터와 함께 학습에 활용하는 방식을 적용한다”고 했다.
 가상 환경에서 학습을 마쳤더라도 현장에서 검증하고 조정하는 과정은 필요하다. 조명과 색상, 마찰과 관절에 가해지는 힘 등이 실제 환경과 다르기 때문이다. 젠디 수석 엔지니어는 “이런 차이로 인해 실제 장비에 모델을 배포한 뒤에도 추가 학습으로 성능을 조정해야 하는 경우가 많다”고 설명했다.
 학습한 모델을 여러 로봇과 현장에 적용할 때는 배포 이력과 복구 체계도 갖춰야 한다. 젠디 수석 엔지니어는 “어떤 로봇에 어떤 모델이 작동하는지 추적할 수 있어야 한다”며 문제가 있는 모델을 배포했을 때 이전 버전으로 되돌릴 수 있어야 한다고 강조했다. MS는 학습 데이터와 코드 버전, 배포 모델의 이력을 관리하고 담당자별 접근 권한과 배포 승인 절차를 설정하도록 지원한다고 설명했다.
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 <img alt="야마구치 준(Jun Yamaguchi) 가와사키 피지컬 AI 센터장이 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘마이크로소프트 인더스트리 서밋’에서 연사로 나서 발언하고 있다. /심민관 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/chosunbiz/20260930154059657phui.jpg" data-org-width="4000" dmcf-mid="HtEcjs9UoP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/30/chosunbiz/20260930154059657phui.jpg" width="658">
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 야마구치 준(Jun Yamaguchi) 가와사키 피지컬 AI 센터장이 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘마이크로소프트 인더스트리 서밋’에서 연사로 나서 발언하고 있다. /심민관 기자
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 ◇ 가와사키, 한 번 개발한 로봇 기능을 여러 현장으로
 가와사키중공업은 MS의 클라우드 플랫폼 애저를 활용해 로봇 소프트웨어를 개발하고, 가상 공간에서 검증한 뒤 실제 현장에 적용하는 사례를 소개했다.
 야마구치 준(Jun Yamaguchi) 가와사키 피지컬 AI 센터장은 “가상 공간에서 검증한 뒤 문제가 없으면 실제 로봇에 소프트웨어를 배포할 수 있다”고 말했다. 이동이나 물체 잡기 등 작업에 필요한 기능을 화면에서 연결하고, 로봇이 의도대로 움직이는지 미리 확인하는 방식이다.
 이는 작업마다 시스템을 따로 개발하던 방식에서 벗어나, 한 번 만든 기능을 여러 작업과 현장에서 활용하려는 시도다. 데후이 추안(Deh Hui Chuan) MS 테크니컬 프로그램 매니저는 MS의 전진 배치 엔지니어링(FDE) 조직이 이 같은 플랫폼 전환을 지원했다고 설명했다. 그는 “한 번 개발한 뒤 더 많은 사용자와 작업으로 확장하고, 지속적으로 개선할 수 있도록 하는 것이 핵심”이라고 말했다.
 가와사키는 의료 현장의 로봇 활용 사례도 제시했다. 야마구치 센터장은 일본 병원에서 간호사를 지원하는 배송 로봇이 활용되고 있다고 밝혔다. 로봇이 운반 업무를 맡으면 간호사가 환자를 돌보는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다는 설명이다.
 대만에서도 현지 병원의 운영 방식에 맞춘 적용을 시도하고 있다. 야마구치 센터장은 일본과 대만의 병원 업무 절차가 달라 그에 맞는 조정이 필요하다고 설명했다. 서로 다른 종류의 로봇이 협력해 검체를 운반하고 검사실 업무를 지원하는 사례도 소개했다. 다만 발표에 포함된 일부 기술과 운영 구상은 소규모 시험 단계라고 밝혔다.
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