Physical AI를 실제로 구현한다는 것

Physical AI는 실제 물리 환경에서 동작하는 인공지능입니다. 인간의 의도를 이해하고, 로봇이 힘을 내고, 균형을 유지하며, 사람과 상호작용하는 — AI와 함께 물리 시스템 전반에 대한 이해가 필요합니다.

지금까지 AI는 주로 텍스트와 이미지를 처리하는 영역에서 발전해왔습니다. 로봇은 정해진 명령을 반복하는 방식으로 운영되어 왔습니다. Physical AI는 이 두 영역을 연결합니다. AI가 물리적 환경과 상호작용하며 인간과 함께 작동하는 형태로 발전하고 있습니다.

시뮬레이션에서 학습된 AI가 현실에서 동일하게 작동하지 않는 현상을 Sim-to-Real Gap이라 합니다. 이 격차는 구동기와 제어, 동역학의 비선형적 거동과 관련이 깊습니다. 구현 환경이 정리되지 않으면, 데이터가 늘어도 AI가 다뤄야 할 변수가 함께 늘어날 수 있습니다.

ONE PhAI는 구동기 계층에서 백래시, 노이즈, 탄성 변형과 같은 실제 물리 특성을 먼저 정리하는 방식으로 접근합니다. 물리가 정리된 환경 위에서 AI가 고차원 판단에 집중할 수 있다고 보기 때문입니다.

로봇의 형태가 달라져도 동일한 제어 구조를 유지할 수 있는 아키텍처를 지향하며, 표준화된 하드웨어(KIT)와 소프트웨어(Studio) 환경을 통해 Physical AI 개발을 즉시 시작할 수 있습니다.

보행 재활, 제조 공정, 숙련 작업처럼 전문가의 감각과 판단이 직접 개입하는 현장에서, ONE PhAI가 중요하게 여기는 것은 데이터의 생성 조건입니다. 실제 현장에서, 실제 전문가의 행동을 통해 만들어진 데이터가 학습의 질을 결정합니다.

이를 위해 로봇이 물리적으로 투명할 필요가 있습니다. 전문가의 움직임을 왜곡하지 않을 만큼 투명하고, 필요할 경우 전문가의 능력을 보조할 수 있어야 합니다.

ONE PhAI에서 인간은 로봇에게 "무엇을(What), 왜(Why)" 해야 하는지 교시(Teaching)하고, 로봇은 "어떻게(How)" 움직일지 물리적으로 최적화합니다. 이 교시 과정에서 인간의 의도가 담긴 상호작용 데이터가 자연스럽게 축적됩니다.

ONE PhAI에서 인간과 로봇의 관계는 명령-수행보다 가르침-배움에 가깝습니다. 인간은 로봇에게 미세한 움직임과 의도를 전달하고, 로봇은 그 움직임을 물리적으로 보정하며 따라갑니다.

데이터가 쌓일수록 로봇이 스스로 처리할 수 있는 영역은 넓어집니다. 인간의 교시 비중은 점차 줄고, 로봇의 자율 비중이 자연스럽게 확장됩니다. ONE PhAI는 이 과정을 통해 Physical AI가 실험 수준을 넘어 실제 현장에서 반복 운용될 수 있다고 봅니다.