단순히 데이터를 분석하고 판단하는 수준을 넘어, 제조 현장의 로봇과 설비를 직접 제어하며 ‘행동’하는 인공지능(AI) 시대가 본격화된다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 경남 지역을 거점으로 물리적 환경과 AI를 결합한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 제조혁신의 신호탄을 쏘아 올렸다.

◆ ‘보는 AI’에서 ‘움직이는 AI’로… PINN 기반 LAM 기술 주목

과기정통부가 올해 착수하는 ‘경남 인공지능 전환(AX)’ 사업의 핵심은 물리 정보 신경망(PINN) 기반의 대규모 행동모델(LAM) 기술개발이다. 이는 기존의 거대언어모델(LLM)을 넘어 실제 물리적 행위(Action)를 수행하는 미래형 AI로의 진화를 의미한다.

현장의 물리 법칙을 내재화한 이 모델은 숙련된 작업자의 미세한 노하우까지 데이터화하여 설비를 직접 정밀 제어하게 된다.

◆ 현장에서 증명된 성과… 불량률 15% 감소·가동률 20% 향상

이미 경남 지역 8개 제조기업을 대상으로 진행된 사전 검증 사업을 통해 가시적인 성과가 확인됐다.

신성델타테크: 사출·조립 공정에 행동 데이터를 연계한 결과, 불량률은 약 15% 감소하고 설비 가동률은 20%가량 향상될 가능성을 입증했다.

CTR: 알루미늄 가공 시 발생하는 기계 떨림(채터링) 현상을 AI로 예측해 가공 작업 시간을 17% 이상 단축했다.

화승R&A: 고무 압출 공정의 소재 변형을 사전에 예측해 설비 종합효율을 5% 이상 개선했다.

◆ 2030년까지 ‘경남 AX’ 본격화… “오픈소스로 생태계 확산”

정부는 이러한 성과를 바탕으로 2026년 상반기부터 ‘경남 인공지능 전환(AX)’ 사업에 본격 착수하여 2030년까지 초정밀 제어 피지컬 AI 구현에 집중할 계획이다.

배경훈 과기정통부 부총리는 현장 간담회에서 “물리적 인공지능은 대한민국 제조 경쟁력의 미래를 좌우할 핵심 과제”라며, “향후 개발될 ‘피지컬 AI 파운데이션 모델’을 오픈소스 방식으로 확산해 누구나 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 구축하겠다”는 강력한 의지를 밝혔다.

[데이터프레스 분석] 과기정통부의 이번 행보는 소프트웨어 중심의 AI 담론을 제조 현장의 ‘물리적 실체’로 끌어내렸다는 점에서 의의가 크다. 특히 경남의 정밀 제조 역량에 AI 에이전트 기술을 결합하는 전략은 인구 감소에 따른 제조 현장의 숙련공 부족 문제를 해결할 실질적인 돌파구가 될 것으로 기대된다.