정문식 아이엘 CAIO, Physical AI 전략 공개

[이데일리 이윤정 기자] 아이엘의 정문식 CAIO가 취임 후 처음으로 Physical AI 연구소의 기술 전략과 중장기 비전을 공개했다. 그는 실제 제조 현장에서 데이터 수집부터 AI 학습, 로봇 적용, 재학습까지 이어지는 ‘Physical AI Data Flywheel’ 구축을 핵심으로 제시하며, 현장 데이터가 AI 경쟁력의 핵심임을 강조했다.

정 CAIO는 ‘Physical AI의 경쟁력은 로봇 보유량이 아니라 실제 산업 현장에서 확보한 양질의 데이터와 이를 AI 학습 및 성능 개선으로 연결하는 능력’이라고 밝혔다. 아이엘은 제조 현장에 휴머노이드 로봇 ‘아이엘봇(ILBOT)’을 투입해 자재 운반, 공정 간 이동, 부품 공급, 설비 점검, 반복 작업 등 다양한 업무를 단계적으로 학습시키고 있다. 이 과정에서 영상, 행동, 작업 결과, 로봇 상태, 장애 및 복구 데이터 등 실제 작업 데이터를 수집해 AI 모델 학습과 고도화에 활용한다.

학습을 통해 고도화된 AI는 다시 휴머노이드에 적용되며, 현장 작업 성공률과 정확도, 운영 안정성을 검증한다. 이후 새롭게 생성되는 데이터를 다시 학습에 활용하는 선순환 구조를 구축해 로봇이 현장에서 일할수록 데이터가 쌓이고, AI가 고도화되며, 고도화된 AI가 더 많은 현장에 적용되는 체계를 완성한다.

아이엘 Physical AI 연구소는 글로벌 AI 플랫폼과 오픈소스 모델을 적극 활용해 기술 개발 속도를 높이면서도 핵심 기술과 데이터 자산은 내부에 축적하는 전략을 추진한다. 제조 현장에서 확보한 데이터를 기반으로 데이터 수집·정제 효율, AI 학습 성능과 속도, 로봇 적용 후 작업 성공률, 운영 안정성 및 확장성을 검증해 아이엘 제조 환경에 최적화된 기술 구조를 구축할 계획이다.

정문식 CAIO는 “Physical AI 시대에는 하드웨어보다 산업 현장에서 축적되는 데이터와 이를 AI 학습으로 연결하는 역량이 중요한 경쟁력”이라며 “아이엘은 제조 현장 보유라는 강점을 살려 데이터 수집부터 AI 학습, 로봇 적용, 재학습까지 선순환 구조를 구축하겠다”고 말했다. 이어 ‘외부 우수 AI 기술은 적극 활용하되, 현장 데이터와 학습·운영 역량은 아이엘 자산으로 축적해 독자적인 Physical AI 기술 경쟁력을 확보할 것“이라고 덧붙였다.