한양대, 엔비디아가 주목한 'Physical AI' 핵심 기술 개발

한양대 기계공학부 오기용 교수 연구팀이 한국기계연구원과 공동으로 Physical AI 기반 인공지능 전환 기술(AX 기술)을 개발했습니다. 이는 전기모터 건전성을 예측하는 획기적인 기술로, AI 반도체 기업 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 차세대 AI의 핵심으로 강조한 분야입니다.

 

 

 Physical AI란 무엇인가?

Physical AI는 인공지능과 물리 법칙을 결합해 더 정밀하고 효율적인 예측을 수행하는 기술입니다. 기존 AI 모델은 학습된 조건에서만 높은 성능을 발휘하는 한계를 지닌 반면, Physical AI는 제한된 데이터 환경에서도 예측이 가능하도록 설계되었습니다.

 

이 기술은 특히 전기모터 건전성 예측 및 관리(PHM, Prognostics and Health Management)에 유용하며, 자동차·항공·제조 등 다양한 산업에서 필수적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

 

 한양대 연구팀의 AX 기술 개발

오기용 교수 연구팀은 다물리 기반 심층 연산자 네트워크(MPI-DON) 기술을 통해 AI 모델과 물리 모델의 장점을 결합하는 데 성공했습니다. 이를 통해 기존 수치해석 방식보다 최대 370배 빠른 예측 속도와 최대 94% 낮은 예측 오차를 기록했습니다.

 

이 기술은 센서 설치가 어려운 위치에서도 정밀한 데이터 예측이 가능하여, 실시간 모니터링과 고장진단의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 모빌리티 산업뿐만 아니라 에너지, 로봇, 의료 분야에서도 활용될 가능성이 높습니다.

 

 엔비디아가 주목하는 이유

세계 최대 AI 반도체 기업 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 최근 "차세대 AI는 Physical AI가 핵심"이라고 언급하며 이 분야의 발전 가능성을 강조했습니다. 이는 단순한 데이터 분석을 넘어 실제 물리 환경과 결합하는 AI의 필요성이 커지고 있음을 의미합니다.

 

한양대의 AX CPS(인공지능 전환 사이버-물리 시스템) 기술은 이러한 흐름 속에서 차세대 모빌리티 및 스마트 팩토리 구현을 위한 필수 기술로 자리 잡을 전망입니다.

 

 향후 연구 방향과 산업적 활용

이번 연구 성과를 바탕으로, 한양대와 한국기계연구원은 더 확장된 데이터 환경에서 AX 기술을 고도화하는 후속 연구를 진행할 계획입니다. 이를 통해 자동차 및 항공기 모터뿐만 아니라 로봇, 에너지 시스템, 의료기기 등의 예측 및 관리를 최적화하는 솔루션으로 발전시킬 예정입니다.

 

Physical AI는 기존 AI 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 접근 방식이며, 한양대 연구팀의 AX 기술은 이 분야의 핵심 원천기술로 자리잡고 있습니다. 앞으로 엔비디아와 같은 글로벌 기업들과 협력하며 다양한 산업에서 적용될 가능성이 높은 만큼, 연구 성과의 실용화가 기대됩니다.