Building the Foundation
of Physical AI Together
로봇이 실제 세계에서 작동하기 위해서는 알고리즘 이상의 것이 필요합니다. 힘을 제어하는 구동기, 환경을 인식하는 센서, 그리고 그 위에서 학습하는 AI까지, 전체 기반이 함께 준비되어야 합니다.
ONE PhAI는 기계공학, 전자공학, AI 연구자들, 그리고 산업 현장의 전문가들과 함께 Physical AI를 구현하기 위한 구조를 설계합니다.
By Research & Industry Pioneers
What is ONE PhAI
ONE PhAI는 로봇이 현실의 다양한 물리적 변수와 복잡성 속에서 작동할 수 있도록, 하드웨어·제어·데이터가 연결되는 구조를 다룹니다.
Approach
The Real World Doesn't Behave Like a Simulation
시뮬레이션과 현실 사이에는 간극이 있습니다. 마찰, 중력, 충격은 현실에서 매 순간 달라집니다. 이러한 물리적 불확실성은 수학적 근사만으로 온전히 다루기 어렵습니다. 구체적 환경이 정리되지 않으면, 데이터가 늘어도 AI가 다루어야 할 변수가 함께 늘어날 수 있습니다.
백래시(Backlash): 감속기 내부 기어 간 유격으로 인한 응답 지연
노이즈(Noise): 센서 신호의 불규칙한 변동
탄성 변형(Elastic Deformation): 부하에 따라 구조물이 미세하게 휘는 현상
ONE PhAI는 구동기 계층에서 이러한 오차를 먼저 정리하여, AI가 물리적 부담 없이 고차원 판단에 집중할 수 있는 구조를 만듭니다.
통합지능에서 분산지능으로
ONE PhAI는 분산지능 구조를 택합니다. 구동기 계층이 비선형 오차를 흡수하고, 센서 계층이 의미 있는 데이터를 선별하면, AI는 더 좁고 명확한 문제에 집중할 수 있습니다. 각 계층이 자신의 역할에만 집중하는 구조가, 복잡한 물리 환경에서의 안정성을 높인다고 봅니다.
하위 계층(구동기·센서)이 물리적 외란을 자체 보정
상위 계층(AI)은 정제된 데이터 위에서 패턴 학습과 적응에 집중
환경 변화에 유연하게 대응 가능
Shared Autonomy — 전문가와 함께 만드는 데이터
완전 자동화만이 목표는 아닙니다. 초기 단계에서는 로봇이 의도한 동작을 수행하고, 인간 전문가가 그 과정을 관찰하고 개입합니다. 이를 통해 축적되는 데이터는 단순 센서 기록이 아니라, 현장 경험이 담긴 행동 데이터입니다.
로봇의 기본 동작을 먼저 확보하고, 인간이 개입하며 학습 데이터 생성
현장 전문가의 암묵적 지식이 명시적 데이터로 변환
이 데이터 위에서 AI는 점진적으로 자율성을 확대
ONE PhAI는 이 공진화 과정 자체를 지원하는 플랫폼입니다.