
마음AI의 자율주행 기술 '워브'가 적용된 자율주행 로봇 '에이든'. ⓒ 마음AI
[프라임경제] 최근 글로벌 기업들이 '미래 먹거리'인 로봇 시장 선점에 사활을 걸고 있다. 테슬라의 경우에는 휴머노이드 로봇 '옵티머스' 대량생산 계획을 구체화했으며, 삼성·LG·SK 등 국내 유수 기업들도 로봇 시장 경쟁에 뛰어들고 있다.
이러한 가운데 마음AI는 엔비디아 AI 플랫폼 '코스모스'를 통해 자율주행 기술 '워브'를 활용한 자율주행 로봇을 고도화하고 있는 사실이 취재 결과 확인됐다. 특히 '코스모스'를 현실 로봇에 적용한 것은 국내 기업 중 유일하다.
이에 대해 최홍섭 마음AI 기술총괄 최고경영자(CEO)는 "마음AI는 진작부터 엔비디아의 '아이작 심(Isaac SIM)'을 활용해 '워브' 상용화를 앞당겼다"며 "엔비디아가 지난 CES 2025에서 코스모스를 발표한 직후 모든 검토를 끝내고 데이터 생성에 사용해왔다. 안정성과 효율성을 극대화한 자율주행 로봇의 탄생을 위해 매진하고 있다"고 설명했다.
이어 "엔비디아와 마음AI는 AI가 물리적 세상을 이해함으로써 로봇·차량과 같은 '실체가 있는 디바이스'를 제어할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다는 공통점을 지니고 있다"고 강조했다. 엔비디아는 올해 휴머노이드 로봇이나 자율주행차 같은 실물 하드웨어에 탑재되는 AI인 '물리적 AI(Physical AI)'를 제시해 글로벌 산업계에서 이슈가 됐다.
최홍섭 CEO의 언급처럼 마음AI의 '워브'는 엔비디아와 함께 해왔다. 일찍부터 '엔비디아 옴니버스(Omniverse)' 플랫폼에 설계된 로봇 시뮬레이션용 레퍼런스 애플리케이션 '아이작 심(Isaac Sim)'을 통해 '워브' 학습을 위한 시뮬레이션 데이터를 대량으로 만들고 있었다.
마음AI는 '아이작 심'을 기반으로 다양하고 복잡한 시뮬레이션 환경을 구축하고, 이를 통해 학습과 검증을 반복하며 높은 성능의 AI 모델을 완성했다.
현재 마음AI는 '워브'가 탑재된 자율주행 로봇을 농기계와 국방 분야에 우선적으로 적용할 계획을 가지고 있다. 따라서 극한 환경에서 작업할 수 있는 자율주행 기술이 요구됐다.
이를 위해 다양한 날씨 조건, 지형, 장애물 등을 가상 시뮬레이션하고, 그 결과를 실제 프로토타입에 반영했다. 이는 단순히 코드 테스트를 넘어선, 실제 세계를 모사한 환경에서의 학습과 검증이었습니다.
'워브'의 기술력은 지난해 12월 열린 세계 최고 권위의 AI 학회 '신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024'에서 최우수논문상(Outstanding Paper Awards)'을 수상을 통해 대외적으로 인정받았다.
올해 'NeurIPS Open-World Agents' 워크숍에서 구두 발표로 선정된 상위 6개의 논문은 마음AI를 제외하면 마이크로소프트, 구글 딥마인드, 스탠포드대학교, 베이징대학교 등 세계 유수의 기업·학교에서 제출한 것이었다. 뿐만 아니라 마이크로소프트, 구글 딥마인드 등 해외 빅테크들을 제치고 최우수상을 수상하며 조명을 받았다.
이러한 가운데 마음AI는 '코스모스' 활용으로 지금까지의 데이터를 훨씬 더 다양한 상황과 환경으로 증강(Augmentation)하다는 계획이다. 즉, '워브' 모델이 다양한 로봇과 환경에 적용하기 위한 개발 속도가 빨라지게 된다는 의미다.
마음AI 관계자는 "코스모스는 마음AI가 이미 시도했던 물리적 AI의 가능성을 더욱 확장할 도구"라며 "코스모스의 월드 파운데이션 모델(WFM)은 시뮬레이션 시나리오를 대량으로 생성하고, 이를 통해 로봇 학습 속도를 가속화할 수 있다"고 설명했다.
이어 "현 시점에서 엔비디아 플랫폼을 활용해 실제 디바이스에서 동작하는 로봇 자율주행 제어 AI 모델을 만든 국내 기업은 저희가 유일하다"며 "앞으로 코스모스를 통해 더 다양한 시뮬레이션 데이터를 활용해 새로운 기능과 제품을 개발할 계획"이라고 강조했다.
시장조사 기관 글로벌인포메이션에 따르면 세계 자율주행 로봇(AMR) 시장 규모는 연평균 21.31% 증가하며 2030년에는 490억 달러(약 71조2117억원)까지 늘어날 것으로 전망되고 있다.
한편 마음AI는 2023년부터 지난해까지 엔비디아의 인셉션(Inception) 파트너로써 엔비디아와 함께 H100 Tensor 코어 그래픽처리장치(GPU)를 활용한 서버를 구축하기도 했다. 엔비디아 H100 GPU를 다중 클러스터링 기술을 적용해 서버실을 구축한 것은 국내 AI 업체들 중 최초 사례다.