아크릴(Acryl)은 자사의 통합 AI 플랫폼 ‘조나단(Jonathan)’을 로봇 시스템과 연동하는 데 성공했다고 28일 밝혔다. 이번 성과를 계기로 아크릴은 조나단 생태계를 기존 소프트웨어 중심에서 로봇과 자율 시스템 등 피지컬 AI 영역으로 본격 확장할 계획이다.
이번 프로젝트는 성균관대학교 우홍욱 교수 연구팀과의 협업으로 진행됐다. 해당 연구팀은 국내 피지컬 AI 분야의 주요 연구 그룹으로, 과학기술정보통신부가 주관한 ‘2026 한국 인공지능 연구 동료 경진대회(AI Co-Scientist Challenge Korea)’에서 AI 에이전트 개발 지원 대상 10개 팀 중 하나로 선정되며 연구 역량을 입증했다.
연구진은 2025년 한 해 동안 NeurIPS를 비롯한 주요 인공지능 학회에 피지컬 AI 관련 논문 12편을 발표하는 등 활발한 연구 활동을 이어오고 있다. 아크릴은 이러한 연구 성과를 토대로 조나단 기반 피지컬 AI 기술 고도화를 추진할 예정이다.
피지컬 AI는 텍스트 기반 생성형 AI와 달리 실제 물리 환경에서 인지, 판단, 행동이 동시에 요구되는 분야다. 이에 따라 복잡한 멀티모달 데이터 처리와 초저지연 추론, 실시간 제어 능력이 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 업계에서는 시각·언어·행동 모델(VLA, Vision-Language-Action)의 정교한 학습과 안정적인 실시간 운영 역량이 피지컬 AI 성공의 핵심 요소로 평가된다.
아크릴은 이번 로봇 연동을 통해 조나단 기반의 데이터 전처리, 모델 미세조정(Fine-tuning), 인프라 최적화로 이어지는 풀스택 구조를 로봇 구동 환경에 연결했다. 이를 통해 피지컬 AI 상용화에 필요한 핵심 요소를 통합적으로 구현했다는 평가를 받고 있다.
조나단의 ‘FlightBase’는 VLA 모델 학습에 필요한 영상, 센서, 행동 데이터 등 비정형 멀티모달 데이터를 효율적으로 정제·가공하도록 설계된 데이터 처리 기반이다. 대용량 데이터를 고품질 학습 데이터로 전환해 로봇이 물리적 환경을 보다 정밀하게 인지할 수 있도록 지원하며, VLA 파인튜닝에 필요한 전처리 과정에 최적화돼 특정 작업과 환경에 대한 빠른 적응을 가능하게 한다.
‘AgentBase’는 VLA 모델의 파인튜닝을 지원해 범용 모델을 산업 현장과 서비스 환경에 맞게 최적화한다. 특히 멀티 에이전트 파이프라인 기술을 적용해 복합 미션 수행 과정에서 역할 분담과 협업 구조를 구현함으로써 피지컬 AI의 실행 가능성을 높였다.
‘GPUBase’는 로봇 제어에 요구되는 실시간성을 확보하기 위해 초저지연 인프라 최적화 기술을 적용했다. 아크릴은 ‘페어런팅 LLM(Parenting LLM)’ 기술을 활용해 VLA 모델의 추론 과정을 감독하고 정확도를 높이는 한편, 추론 시간이 일정 데드라인을 넘지 않도록 제어해 로봇이 정해진 시간 안에 의사결정을 수행할 수 있도록 지원한다. 또한 트래픽 차등화 기술을 적용해 네트워크 혼잡 상황에서도 추론 트래픽을 우선 처리함으로써 중앙 서버의 판단이 로봇 제어 구동부로 지연 없이 전달되도록 구현했다.
박외진 아크릴 대표는 “피지컬 AI는 단순한 연산 능력을 넘어 데이터 흐름부터 실시간 물리 제어까지 하나의 유기체처럼 연결되는 구조가 핵심”이라며 “조나단은 데이터, 지능, 인프라가 유기적으로 결합된 플랫폼으로 피지컬 AI 시대의 표준 운영체제로 자리매김할 것”이라고 말했다.
헬로티 이창현 기자 |
