美 라이트휠, 피지컬 AI 로봇 인프라로 1분기 1억달러 수주

▲미국 라이트휠이 1분기에 피지컬 AI 로봇 인프라로 1억달러의 수주를 기록했다. (사진=라이트휠)

미국 라이트휠(Lightwheel)이 1분기에 물리적 인공지능(AI) 로봇 인프라 부문에서 1억달러(약 1500억원) 규모의 수주를 했다고 로보틱스앤오토메이션뉴스가 보도했다.

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이 회사는 이 성과가 로봇 공학 실험 단계에서 실제 배치 인프라 단계로 나아가는 광범위한 산업계의 전환을 반영한다고 설명한다.

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라이트휠은 실제 환경에서 물리적 AI 로봇을 훈련하고 확장하기 위한 시뮬레이션, 합성 데이터, 평가, 배치 시스템을 개발하는 로봇 인프라 기업이다.

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이 회사는 이번 주문이 산업적 규모에서 물리적 AI 애플리케이션을 지원하도록 설계된 시뮬레이션, 합성 데이터 생성, 평가 시스템, 배치 지향적 로봇 인프라 전반에 걸쳐 있다고 밝혔다.

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라이트휠에 따르면 이러한 수요의 배경은 단순한 로봇 하드웨어나 AI 모델에 대한 관심 때문이 아니라 실제 운영 환경에서 로봇을 안정적으로 훈련, 검증, 배치할 수 있는 시스템에 대한 필요성이 커진 데 있다.

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◇시범 프로젝트를 넘어선 물리적 AI

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이 회사는 로봇 공학 개발자들이 모델 생성 자체에서 병목 현상을 겪는 것이 아니라 생산 환경에 로봇을 안전하고 일관되게 배치하는 데 필요한 인프라에서 점점 더 병목 현상을 맞닥뜨리고 있다고 주장한다.

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라이트휠은 시뮬레이션이 이러한 전환의 중요한 부분이 되고 있다고 말한다. 시뮬레이션은 로봇 기업이 가동 시설에 물리적 하드웨어를 도입하기 전에 시스템을 훈련하고 테스트할 수 있도록 돕기 때문이다.

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이 회사의 플랫폼은 다음과 같이 연결된 네 가지 배치의 단계, 즉 △세계 재구성 및 시뮬레이션 △행동 및 훈련 데이터 생성 △시스템 평가 및 검증 △실제 배치 및 개선에 초점을 두고 있다.

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라이트휠에 따르면 이러한 폐루프(closed-loop) 프로세스는 로봇 시스템이 배치된 후에도 지속적으로 개선되는 동시에 개발 중 운영 위험을 줄일 수 있도록 해 준다.

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이 회사는 자사의 기술이 생산 라인, 작업대의 기하학적 구조, 컨베이어 배치, 그리고 무게, 마찰, 허용 오차와 같은 물리적 상호작용 특성을 포함한 실제 산업 환경을 디지털로 재현하도록 설계됐다고 설명한다.

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◇광범위한 로봇 인프라 수요를 반영하는 주문

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라이트휠은 1억달러에 이르는 1분기 중 수주가 최첨단 AI 로봇 개발자들과 운영 환경에 자동화 시스템을 배치하려는 산업 기업들을 모두 포함한 여러 고객 범주에서 발생했다고 밝힌다.

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이 회사는 로봇 개발자들이 점점 더 대규모 합성 데이터 생성, 지속적인 AI 훈련 인프라, 시뮬레이션 환경, 실제 환경에 대비하기 위한 평가 시스템, 배치 피드백 루프를 요구하고 있다고 말했다.

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라이트휠에 따르면 산업계 기업들 또한 로봇 시스템을 실제 생산 환경에 도입하기 전에 이를 검증할 수 있는 인프라를 찾고 있다.

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이 회사는 이것이 고립된 로봇 공학 시범 운영에서 벗어나 장기적인 배치 프로그램으로 향하는 광범위한 시장의 변화를 나타낸다고 주장한다.

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◇의료 로봇 파트너십, 배치 야망 드러내다

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라이트휠의 가장 주목받는 프로젝트 중 하나는 페리타스AI(PeritasAI)와의 전략적 파트너십이다. 이 프로젝트는 입원해서 수술후 퇴원까지의 수술 전후(perioperative) 의료 환경에 물리적 AI 시스템을 배치하는 데 초점을 맞추고 있다.

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이 회사에 따르면 이 파트너십은 올해와 내년에 걸쳐 2년간 의료 환경 전반에 걸쳐 최대 200대의 휴머노이드 로봇을 배치하는 것을 목표로 삼고 있다.

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라이트휠은 이 프로젝트를 통해 시뮬레이션, 훈련, 평가, 배치 인프라가 어떻게 지극히 까다로운 실제 환경에서 로봇 운영을 지원할 수 있는지 입증하게 될 것이라고 밝혔다.

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◇물리적 AI 인프라에서 확장되는 역할

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이 회사는 또한 자사가 엔비디아, 구글 딥마인드, 디즈니 리서치, 도요타 리서치 인스티튜트 등의 조직과 함께 ‘뉴턴(Newton)’ 오픈소스 물리 엔진 이니셔티브 핵심 자문위원으로 참여해 달라는 초청을 받았다고 밝혔다.

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이 외에도 라이트휠은 허깅페이스가 체화된 AI(embodied AI) 시뮬레이션 개발을 위해 게시한 문서에 자사의 르아이작(LeIsaac) 시뮬레이션 프레임워크가 채택됐다고 말한다.

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이 회사는 전반적인 시장 트렌드를 볼 때 로봇 기업들이 로봇 하드웨어나 독립형 AI 모델에만 집중하기보다 배치 인프라에 점점 더 많이 투자하고 있음을 보여준다고 설명한다.

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라이트휠에 따르면 확장 가능한 물리적 AI 시스템으로의 전환은 시뮬레이션, 훈련, 평가, 운영 배치를 하나의 통합된 지속적 학습 시스템으로 연결하는 것에 달려 있다.

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이재구 기자 robot3@irobotnews.com

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