심플랫폼, 차세대 AI 사업 참여…'원리까지 이해하는 AI' 개발

"적은 데이터로도 빠르고 신뢰도 높은 AI 구현…반도체·제조 적용 확대 기대"

"적은 데이터로도 빠르고 신뢰도 높은 AI 구현…반도체·제조 적용 확대 기대"

ⓒ 심플랫폼

[프라임경제] 피지컬 AI 전문기업 심플랫폼(444530)이 과학기술정보통신부의 '차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&T) 기반기술개발 사업'에 공동연구개발기관으로 참여해 본격적인 연구개발에 착수한다고 25일 밝혔다.

이번 사업은 기존 데이터 기반 AI의 한계를 넘어 물리·수학 원리를 AI 모델 설계와 학습에 접목하는 과학 인공지능 기술을 확보하기 위해 추진된다. 

과기정통부는 2026년부터 2031년까지 대규모 예산을 투입해 신뢰도 높은 해석·예측 기술과 차세대 AI 구조 개발을 지원한다.

총 4개 과제 가운데 심플랫폼은 한국과학기술원(KAIST), 아주대학교와 함께 환경이나 조건이 달라져도 현상을 움직이는 원인과 물리 법칙을 찾아낼 수 있는 '수학·물리 기반 Causal AI 해석·예측 모델'을 개발한다. 

기존 AI가 학습한 데이터를 바탕으로 결과를 예측하는 데 집중했다면, 이번 연구는 AI가 결과가 나온 이유와 현상을 지배하는 원리까지 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다.

심플랫폼은 이렇게 개발된 AI 기술이 실제 산업 현장에서도 제대로 작동하는지를 검증하는 역할을 맡는다. 

자체 Thing Driver와 NUBISON Datalake를 활용해 장비·센서·공정 로그 등 다양한 산업 데이터를 수집하고, 이를 AI가 바로 학습하고 평가할 수 있는 형태로 정제·표준화한다. 

이후 다양한 운전조건과 환경 변화에서도 AI의 예측 정확도와 신뢰성을 확인할 수 있는 벤치마크와 산업 실증 검증체계도 구축할 계획이다.

특히 이번에 개발하는 기술은 데이터 학습 과정에 물리·수학 법칙을 함께 반영한다는 점에서 기존 데이터 기반 AI 모델과 차별화된다. 

데이터만으로 학습하는 기존 모델과 달리 물리·수학 법칙을 모델 학습 과정에 반영함으로써 상대적으로 적은 양의 데이터만으로도 더 가볍고 빠르면서 기존 모델과 유사한 수준의 정확도를 갖춘 모델을 개발할 수 있다.

또한 다양한 형태의 산업용 데이터를 물리 법칙에 기반해 해석하기 때문에 일반적인 데이터 기반 모델과 비교해 설명 가능성, 재현성, 정합성, 성능 측면에서 한층 높은 경쟁력을 갖춘 기술을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

연구진은 최종적으로 데이터와 AI 모델, 평가코드, 프로토콜을 연계한 통합 Causal AI 연구·실증 플랫폼을 구축할 계획이다. 

향후 반도체·제조 공정을 비롯해 생체신호, 환경·기후 등 다양한 과학·산업 분야로 적용 범위를 확대해 반복적인 시뮬레이션과 검증에 소요되는 시간과 비용을 줄이고, 조건 변화에도 신뢰할 수 있는 AI 기반 해석·예측 기술의 산업 적용을 앞당긴다는 목표다.