日 히타치, '물리 AI'로 로봇·산업장비 제어...다이킨·JR동일본 적용

히타치가 로봇과 산업 장비를 제어하는 '물리 AI' 개발에 본격 나섰다. 여러 오픈 AI 모델과 사업부 데이터를 결합해 첨단 시스템을 구축하고 있다. '통합 세계 인프라 모델(IWIM)' 개념으로 여러 전문 모델을 통합하며, 엔비디아의 물리 AI 플랫폼 코스모스와 통합될 예정이다. 이미 다이킨과 에어컨 제조 장비 고장 진단 AI를, JR동일본과 철도 관제 시스템 AI를 개발했다. 물리 AI 구현엔 안전성 확보가 필수다.

21일(현지시각) 닛케이 아시아에 따르면, 히타치가 로봇과 산업 장비를 제어하는 데 AI를 활용하는 물리 AI 개발에 힘쓰는 과정에서, 여러 개의 오픈 모델과 다른 사업부에서 축적된 데이터를 결합해 첨단적이고 안전한 시스템을 구축하고 있다고 연구 책임자가 밝혔다.

히타치의 AI 연구를 이끄는 기술 혁신-인공지능센터 부소장 야나이 코스케는 "물리 AI는 물리학과 산업 장비에 대한 기초 지식에서 시작된 체계적인 이해 없이는 사회에 구현될 수 없다"고 말했다.


야나이는 "로봇공학과 생성형 AI 기술의 교차점이 실제 세계를 인식하여 기계의 행동을 제어하는 물리 AI의 실현 가능성을 높이고 있다"며 "핵심에는 '세계 기초 모델'이라 불리는 AI 모델이 있는데, 이는 물리적 제약과 공간 구조를 바탕으로 변화를 예측하고 움직임을 제어한다"고 설명했다.
물리 AI를 둘러싼 권력 역학은 크게 3가지 계층으로 나뉜다. 오픈AI와 구글이 대형 언어 모델(LLM) 기반 멀티모달 모델을 구축하고, 엔비디아가 물리 AI 개발·훈련·테스트를 지원하는 통합 플랫폼을 제공하며, 히타치와 독일 지멘스 같은 제조업체가 현장 시연과 실용적 적용을 촉진한다.

히타치는 통합 세계 인프라 모델(IWIM)이라는 기술 개념을 출시했다. 여러 전문 모델과 도구를 통합하여 매우 정확한 답변을 도출하는 MoE(전문가 혼합) 모델을 개발하고 있다. 이 모델은 엔비디아의 오픈소스 물리 AI 개발 플랫폼인 코스모스와 통합될 예정이다.

또한 도쿄과학대학의 Swallow 같은 일본어에 강한 LLM과 이미지 정보를 처리할 수 있는 시각 언어 모델과도 통합할 계획이며, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)라는 데이터 연결 표준을 사용할 예정이다. AI 모델뿐만 아니라 유체 분석 및 생산 계획 최적화를 위한 시뮬레이터, 설계 도면 같은 데이터 세트를 연결해 물리적 세계와 가상 공간을 전반적으로 연결하는 것을 목표로 한다.


IWIM이 아직 개념 검증 단계에 있지만, 히타치는 이미 사회에 물리 AI를 부분적으로 구현하는 작업을 진행 중이다. 주요 에어컨 제조업체인 다이킨과 협력하여 상업용 에어컨 제조 장비의 오작동을 진단하고, 이상이 감지되면 원인을 알려주는 AI를 사용하기 시작했다. 장비 유지보수 기록·절차 매뉴얼·설계 도면을 AI에 불러와, 문제가 발생했을 때 어떤 부품이 오작동하는지 추정할 수 있게 됐다.
JR동일본과 함께 도쿄 대도시권 철도 교통 관리 시스템을 구성하는 제어 장치의 오작동 원인을 식별하고 대응 계획을 수립하는 AI를 개발했다. 앞으로는 IWIM을 실용화하며 AI 인식과 제어의 정확도를 향상시키고자 한다.

야나이는 "실제 세계에서 로봇과 기계를 조작하려면 높은 수준의 안전성이 필수적이다. 자율성 같은 AI의 이점을 활용하는 동시에 사람과 주변 재산에 피해를 방지하기 위해 장비를 철저히 통제하는 것이 과제"라고 강조했다.

히타치는 사회 인프라 장비 개발을 통해 발전시킨 제어 기술과 신뢰성 향상 기술을 통합하여, 인간이 승인한 규칙 위반을 방지하는 가드레일을 AI에 통합하고 있다. 데이터를 입력할 때 AI 모델이 학습해서는 안 되는 정보가 포함되어 있지 않은지 검증하고, 모델 출력물이 주변 환경에 해를 끼치지 않도록 안전성도 검증한다.


히타치의 물리 AI 개발은 한국 제조업과 인프라 기업들에게 중요한 시사점을 준다. 한국도 삼성전자·현대차·포스코 같은 제조 대기업과 한국전력·한국철도공사 같은 인프라 기업들이 AI 도입을 확대하고 있지만, 대부분 데이터 분석이나 예측 수준에 머물러 있다. 히타치처럼 여러 AI 모델을 통합하고 물리적 세계를 직접 제어하는 수준까지는 이르지 못했다.

특히 히타치가 다이킨·JR동일본과 협력해 에어컨 제조 장비 진단 AI와 철도 관제 AI를 개발한 것은 주목할 만하다. 한국도 LG전자·삼성전자가 가전 제조 장비에, 코레일·서울교통공사가 철도 시스템에 물리 AI를 적용할 수 있다. 현대중공업·HD현대미포 같은 조선사들도 선박 건조 장비와 크레인 제어에 물리 AI를 활용하면 안전성과 효율성을 크게 높일 수 있다.

한국 기업들도 엔비디아의 코스모스 플랫폼을 활용할 수 있다. 삼성전자는 이미 엔비디아와 AI 반도체 협력을 하고 있어, 물리 AI 플랫폼도 함께 활용할 수 있는 기반이 있다. 네이버·카카오도 자체 AI 모델을 개발하고 있는데, 히타치처럼 여러 AI 모델을 통합하는 MoE 방식을 벤치마킹할 필요가 있다.

안전성 확보도 중요한 과제다. 히타치가 강조했듯 물리 AI는 실제 세계에서 로봇과 기계를 제어하기 때문에 안전성이 필수다. 한국 정부도 물리 AI 안전 기준을 마련하고, 기업들이 안전하게 물리 AI를 도입할 수 있도록 가이드라인을 제공해야 한다. 특히 원전·철도·건설 같은 안전이 중요한 분야에서 물리 AI를 도입할 때는 더욱 엄격한 안전 검증이 필요하다.

업계 전문가는 "히타치의 물리 AI는 제조업과 인프라 분야에서 AI가 실제 기계를 제어하는 차세대 기술"이라며 "한국도 삼성·현대·포스코 같은 대기업들이 히타치와 협력하거나 자체 물리 AI를 개발해야 한다. 특히 조선·철도·전력 같이 안전이 중요한 분야에서 물리 AI를 선제적으로 도입하면 글로벌 경쟁력을 크게 높일 수 있다"고 강조했다. 정부도 물리 AI R&D 지원을 확대하고 일본·독일 등 선진국과의 기술 협력을 추진할 필요가 있다는 지적이다.


신민철 글로벌이코노믹 기자 shincm@g-enews.com