2025년 4월 27일
Physical AI (Embodied AI)
1. Physical AI (Embodied AI)의 개요
(1) Physical AI (Embodied AI)의 개념 및 특징
| 개념도 |  | |
|---|---|---|
| 개념 | 현실 세계에 구현(Embodied) 되어 실제 물리적 공간에서 인간이나 현실 세계 환경과 직접 교류할 수 있는 인공지능 기술 | |
| 특징 | 환경과의 직접적인 상호작용 | – 센서와 액추에이터를 통해 실시간으로 외부 환경 정보를 수집하고 즉각 반응할 수 있으므로 상황에 맞는 유연한 대응이 가능 |
| 상황 인식과 자기 학습 | – 실제 체험을 통해 AI가 학습해서 기존의 규칙 기반 시스템보다 높은 적응력과 판단력을 발휘하고, 미지의 상황에서도 임기응변으로 대응 | |
| 휴먼·로봇·인터랙션 | – 인간과의 커뮤니케이션이나 협업이 가능하므로 간병․의료․교육 등 사람과 직접 관련되는 현장에서 활용이 기대 | |
(2) Physical AI (Embodied AI)와 휴머노이드 로봇의 차이점
| 비교 항목 | Embodied AI | 휴머노이드 로봇 |
|---|---|---|
| 개념 | – 물리적인 몸(신체)을 가진 AI 시스템 | – 인간의 형태를 가진 로봇 |
| 핵심 기능 | – 지능/신체 통합과 현실 세계 상호작용 | – 형태(사람처럼 생긴 외형)와 동작 중심 |
| 기술 범위 | – AI + 센서 + 하드웨어 + 학습 등을 포괄 | – Embodied AI의 한 사례일 수 있음 |
| 형태 제한 | – 반드시 사람처럼 생길 필요는 없음 (예: 네 발 달린 로봇, 드론 등도 포함) | – 인간과 유사한 외형을 지향 (팔/다리/머리 등) |
| 사례 | – Spot(보스턴 다이내믹스), 드론, 배송 로봇, 자율주행차 | – Optimus(테슬라), ASIMO(혼다), Atlas(보스턴다이내믹스) |
- EAI(Embodied AI)는 일반적으로 휴머노이드 로봇보다 더 넓은 범위를 포괄하며, 지능형 로봇과 같이 물리적 형태에 AI를 통합하는 형
2. Physical AI (Embodied AI)의 핵심 기술
| 구분 | 핵심 기술 | 역할 |
|---|---|---|
| 핵심 동작 기술 | Planner | – Actor가 수행하도록 동작 계획 수립 및 지시 |
| Actor | – Planner의 지시에 따라 수행하는 로봇 바디 | |
| Reporter | – 개선된 동작 계획 수립을 위해 수행 결과를 피드백 | |
| 학습 기술 | EgoCOT | – 비디오 등 사람이 만든 데이터셋을 사용하여 학습 |
| EmbodiedGPT | – 언어모델에 프리픽스 어댑터 추가, 특정 태스크에 맞게 미세조정 | |
| VPT | – 온라인에서 수집한 무라벨 비디오를 활용하여 스스로 사전 학습 | |
| 데이터 처리 기술 | 시퀀스 모델링 | – 시간나 순서에 따라 변화하는 데이터를 다루는 기술 – 강화 학습에서 변화 예측에 사용 |
| 고수준 태스크 계획/추론 | – 여러 단계의 복잡한 작업 수행 위한 계획 수립 – 주어진 상황과 목표만으로 실행 가능한 행동 계획을 제안 | |
| React | – 중간 생각의 흐름을 기반으로 문제를 해결 – 외부 자료 검색 및 자체 검증 |
- Embodied AI의 효과적인 학습을 위해 가상환경을 실제 환경에 사용하도록 시뮬레이션-현실 전이 학습하는 Sim2Real이나 배치 가능한 접촉 모션으로 휴머노이드 섀도잉을 통해 학습하는 충돌 수용 방법 등을 적용
3. Physical AI (Embodied AI) 기반 범용 로봇 기술 연구/개발 사례
| 구분 | 연구 사례 | 연구/개발 주제 |
|---|---|---|
| 시뮬레이터 훈련 시스템 활용 | Generative Simulators | – 생성형 시뮬레이터 다양한 가상환경이나 시나리오를 생성 |
| Generative Agent | – AI 에이전트가 실제 사람처럼 행동하도록 만드는 시스템 | |
| Generative Simulation Pipeline | – 로봇이 다양한 작업과 환경에서 학습할 수 있도록 훈련 지침을 생성하는 자동화 시스템 | |
| 멀티 모달 표현 활용 | Gato | – 하나의 신경망 모델에서 동일한 가중치를 적용하여 여러 작업 수행 범용 멀티모달 에이전트 |
| RRL | – Representation Learning for Reinforcement Learning – 로봇이 자신의 감각(시각, 청각, 촉각 등) 정보를 파악하여 상황에 맞는 행동을 하도록 학습 | |
| 훈련용 시뮬레이터 | Gibson | – 로봇의 실제 감각, 즉, 실제 환경과 유사한 시각 정보를 제공하는 시뮬레이터 |
| Habitat-sim | – 실시간 고수준 작업 정의와 평가를 통한 시뮬레이터 플랫폼 | |
| RoboTHOR | – 시뮬레이션과 실제 환경을 모두 지원하는 플랫폼 | |
| VirtualHome | – 가정 내 복잡한 활동을 모델링. 로봇의 계획 수립 능력 평가에 유용 |
- Embodied AI는 AI/로봇 두 가지 첨단 기술을 융합한 것으로, 모든 AI 기술을 집대성해야 하는 AI 집약체이기 때문에 데이터 취득과 상용화 능력 강화 측면 등에서 해결해야 할 과제도 존재
4. Physical AI (Embodied AI) 발전을 위한 고려사항
| 구분 | 고려사항 | 세부 방안 |
|---|---|---|
| 데이터 취득 및 상용화 과제 | 생체 모방 메커니즘 고려 | – 신경계의 작동 방식이나 생명체의 자가 치유력과 같은 복잡한 생물학적 메커니즘을 연구하고 시뮬레이션 |
| 물리 기반 지능적 의사결정 | – 로봇의 HW·SW 기술을 발전 시켜서 지능형 시스템이 복잡한 환경에서 동작하고 조작 | |
| 자율적 학습 및 환경 적응 | – 복잡하고 변화가 많은 환경에서 과제 수행 및 문제 해결 위해 강화학습이나 전이학습 등 머신러닝 기술 적용 | |
| 윤리·법적 문제 해결 과제 | 의도하지 않은 공격이나 해킹, 악용 | – 잘못된 인식이나 프로그램 버그, 또는 학습 과정에서의 편향으로 인한 공격, 해킹, 악용 등에 대한 대책 마련 |
| 윤리적·법적 과제와 글로벌 협력 | – Embodied AI의 행동 원리와 학습 알고리즘 투명성을 확보하고, 만일의 사태 대비 안전장치, 감시 체계 구축 | |
| 지속 가능 기술 혁신과 안전성 확보 | – 재생 가능 에너지 활용과 함께 위험 대책으로 센서나 제어 시스템 중복성 확보, 긴급 정지 기능 등 적용 |
- Embodied AI의 기술 진화와 안전 대책이 함께 양륜으로 움직여야 신뢰성 높은 Embodied AI 실용화가 가능하므로, 이를 위한 심도 있는 연구 및 대책 마련 필요
[참고]
- 이정아, 한국지능정보사회진흥원(NIA), 신체화 AI(Embodied AI), 2025
- Roya Firoozi 외, Stanford University, Foundation Models in Robotics: Applications, Challenges, and the Future (Embodied AI), 2023
- Microsoft, Redefining robot intelligence: 2024 Microsoft Research Asia StarTrack Scholars Program accelerates embodied AI and large robotics models, 2024
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