엔비디아가 메타(Meta)의 오픈소스 AI 모델 컬렉션인 라마 3.1(Llama 3.1)을 통해 전 세계 기업의 생성형 AI를 강화하는 엔비디아 AI 파운드리(NVIDIA AI Foundry) 서비스와 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 발표했다. 이를 통해 기업과 국가는 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1과 엔비디아 소프트웨어, 컴퓨팅, 전문성을 활용해 도메인별 산업 사용 사례에 맞는 맞춤형 ‘슈퍼모델’을 만들 수 있다. 기업은 자체 데이터는 물론, 라마 3.1 405B와 엔비디아 네모트론(Nemotron) 리워드 모델에서 생성된 합성 데이터로 이러한 슈퍼모델을 훈련할 수 있다. 엔비디아 AI 파운드리는 높은 수준의 퍼블릭 클라우드와 공동 설계된 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud) AI 플랫폼으로 구동된다. 이를 통해 AI 수요 변화에 따라 쉽게 확장할 수 있는 방대한 컴퓨팅 리소스를 기업에게 제공한다. 새로운 서비스는 기업뿐만 아니라 독자적인 AI 전략을 개발 중인 국가들의 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 구축을 지원한다. 이들은 고유한 비즈니스나 문화를 반영하는 생성형 AI 애플리케이션을 위해 도메인별 지식을 갖춘 맞춤형 LLM을 구축하고자 한다. 엔비디아는 프로덕션 AI용 라마 3.1 모델의 엔터프라이즈 배포를 강화하기 위해 라마 3.1 모델용 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 다운로드할 수 있도록 제공한다. NIM 마이크로서비스는 프로덕션 환경에서 라마 3.1 모델을 배포하는 빠른 방법이며, NIM 없이 추론을 실행하는 것보다 최대 2.5배 더 높은 처리량을 제공한다. 기업은 라마 3.1 NIM 마이크로서비스를 새로운 엔비디아 네모 리트리버(NeMo Retriever) NIM 마이크로서비스와 결합해 AI 코파일럿, 어시스턴트, 디지털 휴먼 아바타를 위한 최첨단 검색 파이프라인을 구축할 수 있다.     엔비디아 AI 파운드리는 맞춤형 슈퍼모델을 빠르게 구축할 수 있는 엔드투엔드 서비스를 제공한다. 이는 엔비디아 소프트웨어, 인프라, 전문성 등을 개방형 커뮤니티 모델, 기술, 엔비디아 AI 에코시스템의 지원에 결합한다. 기업은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1 모델과 엔비디아 네모(NeMo) 플랫폼을 사용해 맞춤형 모델을 만들 수 있다. 여기에는 허깅 페이스 리워드 벤치(Hugging Face RewardBench)에서 1위를 차지한 엔비디아 네모트론-4 340B 리워드 모델이 포함된다. 맞춤형 모델이 생성되면, 기업은 선호하는 클라우드 플랫폼과 글로벌 서버 제조업체의 엔비디아 인증 시스템(Certified Systems)에서 원하는 MLOps와 AIOps 플랫폼을 사용할 수 있다. 이를 통해 프로덕션 환경에서 실행할 수 있는 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 생성한다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 전문가와 글로벌 시스템 통합 파트너는 AI 파운드리 고객과 협력해 개발부터 배포에 이르는 전체 프로세스를 가속화한다. 도메인별 모델을 만들기 위해 추가 훈련 데이터가 필요한 기업은 맞춤형 라마 슈퍼모델을 만들 때 라마 3.1 405B와 네모트론-4 340B를 함께 사용해 합성 데이터를 생성하면 모델 정확도를 높일 수 있다. 자체 훈련 데이터를 보유한 고객은 도메인 적응형 사전 훈련(DAPT)을 위해 엔비디아 네모로 라마 3.1 모델을 맞춤화해 모델 정확도를 더욱 높일 수 있다. 또한, 엔비디아와 메타는 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 위한 소규모 맞춤형 라마 3.1 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 라마 3.1의 증류 레시피를 제공하기 위해 협력하고 있다. 이를 통해 기업은 AI 워크스테이션과 노트북 같은 광범위한 가속 인프라에서 라마 기반 AI 애플리케이션을 실행할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “메타의 오픈소스 모델인 라마 3.1은 전 세계 기업에서 생성형 AI 채택하는 데 있어 중요한 순간이다. 라마 3.1은 모든 기업과 업계가 최첨단 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 문을 열었다. 엔비디아 AI 파운드리는 라마 3.1을 전체적으로 통합했으며, 기업이 맞춤형 라마 슈퍼모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원할 준비가 돼 있다”고 말했다. 메타의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO는 “새로운 라마 3.1 모델은 오픈소스 AI에 있어 매우 중요한 단계이다. 기업들은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 사람들이 원하는 최첨단 AI 서비스를 쉽게 만들고 맞춤화하며, 엔비디아 NIM을 통해 배포할 수 있다. 이러한 서비스를 사람들에게 제공할 수 있게 돼 기쁘다”고 말했다.

IBM은 기업이 고품질, 고성능의 다양한 파운데이션 모델을 폭넓게 이용하고, 자사의 필요에 따라 맞춤형으로 배포할 수 있도록 하기 위한 노력의 일환으로 왓슨x.ai(watsonx.ai)에서 미스트랄 라지(Mistral Large) 모델을 제공한다고 발표했다. 인공지능(AI) 개발자를 위한 IBM의 기업용 AI 스튜디오인 왓슨x.ai는 IBM의 그래니트(Granite) 모델 외에도 다양한 오픈소스 및 상용 모델 선택이 가능하며, 이를 용도에 따라 변형하거나 비즈니스 솔루션 및 애플리케이션과 통합해 사용할 수 있다. IBM은 이미 왓슨x.ai 내에서 기업 환경에 적용할 수 있는 소규모 모델인 Mixtral-8x7B를 제공하고 있다. 이 모델은 IBM이 최적화한 모델로, 주어진 시간 동안 처리할 수 있는 데이터의 양이 기존 모델보다 50% 증가했다. 이번에 새롭게 추가된 미스트랄 라지는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 먼저 제공된다. 이제 왓슨x 고객은 추론과 다국어 기능이 필요한 복잡한 전사적 작업을 처리하도록 최적화된 미스트랄 AI의 가장 강력한 모델을 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 전문화를 통해 더 장시간의 채팅 상호작용과 대용량 문서 처리가 가능하며, 사용자 정의 함수나 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있고, 뛰어난 코딩 성능으로 특정 용도에 맞는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있다. 책임감 있는 AI 구축을 위해 안전장치로 사용할 수 있는 ‘가드레일(guardrail)’ 기능이 내장되어 있기도 하다.     아울러, 기업은 이제 왓슨x 플랫폼에서 미스트랄 라지를 통해 데이터 스토어, 프롬프트 랩, 모델 튜닝, 프로세스 모니터링 및 거버넌스 기능을 포함한 추가적인 엔터프라이즈 지원 제품을 활용할 수 있다. 왓슨x 고객은 특정 플랫폼에 종속되지 않고 온프레미스(사내 서버)나 퍼블릭 클라우드 제공업체 등 원하는 환경에서 왓슨x.ai 내 모델을 배포할 수 있다. 빠르게 변화하는 AI 분야에서 기업이 민첩하게 적응하고 인프라 및 개발에 대한 매몰 투자를 피하려면 유연성이 핵심이기 때문이다. IBM은 왓슨 플랫폼에 미스트랄 AI의 상용 모델을 제공함으로써 개방형 멀티 모델 전략을 더욱 확장하고 기업이 혁신, 변화, 확장할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 또, 책임감 있게 기업 혁신에 기여하고자 하는 IBM의 의지를 바탕으로, IBM은 한도형 지적 재산권 보상 제도를 통해 미스트랄 라지에 대한 고객 보호를 제공한다고 밝혔다. 이는 IBM이 자사의 AI 모델인 IBM 그래니트 모델에 대한 고객 보증 제도를 적용한 이래 제3자 파운데이션 모델까지 확대한 첫 번째 사례이다.

엔비디아는 일본 산업기술총합연구소(AIST)의 ABCI 3.0 슈퍼컴퓨터에 수천 개의 엔비디아 H200 텐서 코어(Tensor Core) GPU가 통합된다고 밝혔다. 또한, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)의 크레이(Cray) XD 시스템은 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand) 네트워킹을 채택해 높은 성능과 확장성을 제공할 예정이다. ABCI 3.0은 AI 연구 개발을 발전시키기 위해 설계된 일본의 대규모 개방형 AI 컴퓨팅 인프라의 최신 버전이다. AIST와 그 사업 자회사인 AIST 솔루션스, 시스템 통합업체인 HPE가 구축 및 운영하며, 도쿄 인근 카시와에 위치한 일본 AIST 운영 시설에 설치될 예정이다.   ABCI 3.0 프로젝트는 경제 안전 기금을 통해 컴퓨팅 자원을 강화하기 위한 일본 경제산업성의 지원에 따른 것으로, METI의 10억 달러 규모 이니셔티브의 일환이다. 엔비디아는 “2023년 젠슨 황(Jensen Huang) CEO가 기시다 후미오 일본 총리를 비롯한 정재계 인사를 만나 AI의 미래를 논의한 이후 꾸준히 연구와 교육 분야에서 METI와 긴밀히 협력하고 있다”고 소개했다. 젠슨 황 CEO는 특히 생성형 AI, 로보틱스, 양자 컴퓨팅 분야의 연구 협력, AI 스타트업 투자, AI에 대한 제품 지원, 훈련, 교육을 제공하기로 약속했다.     초고밀도 데이터 센터와 에너지 효율적인 설계를 갖춘 ABCI는 AI와 빅데이터 애플리케이션 개발을 위한 강력한 인프라를 제공한다. 이 시스템은 올해 말까지 가동돼 최첨단 AI 연구와 개발 자원을 제공할 계획이다. 이 시설은 6 AI 엑사플롭(exaflops)의 컴퓨팅 용량과 410 배정밀도 페타플롭(petaflops)의 용량을 제공하며, 각 노드는 퀀텀-2 인피니밴드 플랫폼을 통해 200GB/s의 양분(bisectional) 대역폭으로 연결된다. 엔비디아 기술은 이 이니셔티브의 중심에서 수백 개의 노드에 각각 8개의 NV링크(NVLink) 연결 H200 GPU를 장착해 높은 컴퓨팅 성능과 효율성을 제공한다. 엔비디아 H200은 초당 4.8테라바이트(TB/s)의 속도로 140기가바이트(GB) 이상의 HBM3e 메모리를 제공하는 GPU이다. H200의 더 크고 빠른 메모리는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 가속화하는 동시에 더 나은 에너지 효율과 낮은 총소유비용으로 HPC 워크로드를 위한 과학 컴퓨팅을 발전시킨다. 엔비디아 H200 GPU는 LLM 토큰 생성과 같은 AI 워크로드에 대해 ABCI의 이전 세대 아키텍처보다 에너지 효율이 15배 더 높다. 네트워킹 장치가 데이터에 대한 연산을 수행해 CPU의 작업을 분산(offloading)시키는 인-네트워크 컴퓨팅(In-Network Computing)과 고급 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드의 통합은 집약적인 AI 워크로드와 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 필수적인 고효율, 고속, 저지연 통신을 지원한다. AIST의 다나카 요시오(Yoshio Tanaka) 이사는 “2018년 8월 우리는 세계 최초의 대규모 개방형 AI 컴퓨팅 인프라인 ABCI를 출범했다. 지난 몇 년간 ABCI를 관리해 온 경험을 바탕으로 이제 ABCI 3.0으로 업그레이드하게 됐다. 엔비디아와 HPE와의 협력을 통해 ABCI 3.0이 일본 생성형 AI 연구 개발 역량을 더욱 발전시킬 컴퓨팅 인프라로 발전하는 것이 목표”라고 말했다. AIST 솔루션스의 오가와 히로타카(Hirotaka Ogawa) 생산 겸 ABCI 운영 책임자는 “생성형 AI가 글로벌 변화를 촉진할 준비를 하고 있는 지금, 일본 내에서 연구 개발 역량을 빠르게 배양하는 것이 매우 중요하다. 엔비디아와 HPE의 협력을 통한 ABCI의 대대적인 업그레이드는 일본 산업과 학계에서 ABCI의 리더십을 강화해 일본이 AI 개발 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖추는 미래 혁신의 기반이 될 것으로 확신한다”고 말했다.

  다쏘시스템과 프랑스의 인공지능 기업인 미스트랄 AI(Mistral AI)가 신뢰할 수 있는 환경에서 최첨단 AI의 역량을 산업 분야에 제공하기 위한 파트너십을 발표했다. 다쏘시스템은 자사가 내세우는 ‘생성 경제(Generative Economy)’의 시대에서 “산업은 제품에서 경험과 지속 가능성으로 전환하고, 가상 세계를 활용하여 실제 세계를 확장하고 개선해야 한다”면서, 미스트랄 AI의 대규모 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술의 발전이 이 여정을 가속화할 기회가 될 것으로 보고 있다. 버추얼 트윈 경험은 과학적 모델링, 시뮬레이션 및 AI를 결합하여 미래의 인력을 지원하는 솔루션을 제공한다. 이들은 산업 지식과 노하우를 드러내며, 지적 재산을 보호하면서 신뢰성을 요구하는 산업의 요구에 부응한다. 다쏘시스템은 미스트랄 AI의 LLM, 특히 엔터프라이즈급의 ‘미스트랄 라지(Mistral Large)’ 모델이 자사의 요구 사항을 충족하는 정확성, 응답성 및 지속가능성 성능 사이에서 균형점을 제공할 것으로 보고 있다. 다쏘시스템과 미스트랄 AI는 파트너십을 통해 다쏘시스템의 엔터프라이즈 클라우드 서비스인 아웃스케일(OUTSCALE)에 ‘LLMaaS(Large Language Models as a Service)’를 추가할 계획이다. 이 신규 아웃스케일 서비스는 아웃스케일의 인프라를 활용하며, 미스트랄 AI의 상업용 LLM을 보안 및 컴플라이언스 기준인 SecNumCloud와 함께 제공된다. 또한, 양사는 몇 초 안에 방대한 산업 지식과 노하우를 탐색하고, 다쏘시스템의 35만 여 산업 고객을 위한 대규모 데이터 자산을 강화하는 등 LLM이 지원하는 생성형 경험을 제공할 계획이다.  미스트랄 AI의 아서 멘쉬(Arthur Mensch) CEO는 “다쏘시스템과의 파트너십을 통해 모든 사람을 위한 고성능, 효율성, 보안 및 개인 정보 보호라는 공동의 목표를 재확인하게 됐다”면서, “다쏘시스템의 인프라와 산업 솔루션을 활용하여 최첨단 생성형 AI의 사용을 촉진하는 공동 미션을 진전시킬 것”이라고 전했다. 다쏘시스템의 플로렌스 휴-오비니(Florence Hu-Aubigny) R&D 부문 수석 부사장은 “우리는 AI 기반의 버추얼 트윈으로 전 세계 산업을 재창조하는 여정을 계속하고 있다. 미스트랄 AI와의 파트너십을 통해, 우리는 신뢰할 수 있는 생성 경험을 제공하여 과학적 모델링, 시뮬레이션 및 AI, LLM을 포함한 독특한 조합을 아웃스케일 환경에서 제공할 수 있게 되었다. 이 파트너십은 AI 기반 산업용 솔루션을 위한 강력한 기술 생태계를 구축하려는 우리의 의지를 보여준다”고 말했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 지난 6월 4일 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 최근 자동차 산업의 주요 이슈인 전기자동차(EV), 자율주행 자동차(AV), 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 인공지능(AI) 등에 대한 자사의 비전과 솔루션, 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     포괄적인 기술로 디지털 엔지니어링 구현 지멘스 DISW 코리아의 오병준 지사장은 “지멘스는 ECU(전자 제어 유닛) 칩부터 스마트 시티까지 아우르는 토털 아키텍처 및 솔루션으로 우리의 삶은 윤택하게 만든다는 ‘칩 투 시티’ 비전을 지향한다”면서, “디지털 엔지니어링 환경은 데이터의 흐름으로 직결된다. 데이터 환경 없이는 디지털 전환이 불가능하다. 지멘스는 통합 개발 환경으로 자동차 산업의 타임 투 마켓을 줄이는 동시에, 인공지능/머신러닝을 통한 자율주행의 완성까지 지원하고 있다”고 덧붙였다. 또한, 오병준 지사장은 NX, 팀센터, 심센터, 테크노매틱스, 폴라리온, 캐피탈, 멘딕스 등 지멘스의 솔루션 포트폴리오를 도입해 BOM을 통합하고 설계부터 생산까지 일관 프로세스 구축을 추진 중인 BYD 및 폴라리온 ALM(애플리케이션 수명주기 관리)을 통해 AI/ML 및 ECU의 통합 개발을 추진하고 있는 니오 등 자동차 업체 사례를 소개했다. 그리고, 자사의 포괄적인 솔루션 포트폴리오와 글로벌 엔지니어링 서비스를 통해 SDV, AI 등 자동차 산업의 이슈에 대응할 수 있는 역량을 제공한다고 전했다.   자동차 개발을 위한 시뮬레이션과 디지털 스레드 지멘스 DISW의 스티븐 돔(Steven Dom) 오토모티브 인더스트리 솔루션즈 디렉터는 ‘EV/AV 시대의 심센터 디지털 스레드 전략’에 대해 소개했다. 전기자동차와 SDV는 자동차 엔지니어링의 복잡성을 크게 늘렸다. 컴포넌트가 통합되고 하드웨어와 소프트웨어가 통합되면서 개발에 더 많은 시간과 리소스가 필요해진 것이다. 돔 디렉터는 “디지털화는 이런 복잡성의 문제를 해결할 수 있는 유효한 수단이며, 엔지니어링의 총체적인 전환을 통해 복잡성을 경쟁력으로 바꿀 수 있다”고 짚었다. 지멘스는 CAD 모델이나 해석 모델 기반의 디지털 트윈에 그치지 않고, 디지털 데이터의 연결된 흐름을 구현하는 디지털 스레드가 이런 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 것으로 보고 있다. 특히 지멘스의 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 엑셀러레이터(Xcelerator) 가운데 심센터(Simcenter)는 시뮬레이션과 테스트의 통합 및 다분야 엔지니어링을 통해 제품 혁신에 도움을 주고, 산업 전문성 및 베스트 프랙티스를 제공하면서 전체 제품 수명주기에 통합돼 프로세스 효율 향상을 지원하는 솔루션 라인업이다. 돔 디렉터는 이런 심센터가 제품 개발과 엔지니어링에 관한 자동차 업계의 문제를 해결할 수 있다고 소개했다. “심센터는 효율적인 협업 엔지니어링을 지원해 디지털 트윈에서 수명주기 전반의 가치를 창출할 수 있게 돕는다. 심센터가 제공하는 MBD(모델 기반 설계) 접근법은 가상 프로토타입 어셈블리(VPA)를 통해 차량의 NVH(소음 진동) 퍼포먼스를 예측할 수 있도록 한다. 또한 지멘스의 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’은 스마트 버추얼 센서, 모델 기반의 시스템 테스트, 인 서비스 데이터 주도의 설계 등을 가능하게 한다”는 것이 그의 설명이다. 한편, 돔 디렉터는 디지털 트윈과 머신러닝의 결합 방법에 대해서도 소개했다. 인공지능/머신러닝은 더 빠른 의사결정을 지원하고, 물리 데이터 및 시뮬레이션 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 사용자 경험(UX) 개선에도 활용이 가능하다. 지멘스의 심센터 스튜디오(Simcenter Studio)는 생성형 엔지니어링을 통한 제품의 개념 평가를 지원하며, 히즈 AI 시뮬레이션 프레딕터(HEEDS AI Simulation Predictor)는 물리 기반 시뮬레이션과 AI/ML을 결합해 설계 대안에 대한 평가와 의사결정을 더욱 빠르게 만들 수 있다.   ▲ 전동 파워트레인의 디지털 스레드 개발 워크플로   자동차 산업에서 AI와 가상 제품 개발의 활용 사례 소개 현대자동차의 한용하 연구위원은 “멀티피직스/멀티스케일/멀티레벨을 고려한 모델 기반의 자동차 개발 요구가 늘고 있으며, AI와 데이터 과학의 연계도 화두가 되고 있다”면서, 자동차 CAE 영역에서 현대자동차가 AI를 적용하고 있는 사례를 소개했다. 현대자동차는 프로덕트 AI/엔터프라이즈 AI/엔지니어링 AI 등 R&D를 위한 AI를 추진하고 있다. 그리고 AI 활용을 활성화하기 위한 핵심 요소로 R&D 데이터 허브 마련, AI 역량 강화, AI 활용 인프라 구축 등을 설정했다. 한용하 연구위원은 CAE/성능 예측 영역에서 AI가 성공하기 위한 요소로 데이터 정의 및 준비, 워크플로 구축, 도메인 지식을 꼽았다. 특히 “AI에서는 데이터가 핵심이다. 데이터의 준비 작업부터 데이터 재정의, 활용 시나리오를 고려한 체계적인 수집 방법론 등 폭넓은 고민이 필요하다”고 전했다. GM테크니컬코리아의 김태헌 상무는 물리 기반의 자동차 개발에서 가상 개발 환경으로의 변화에 대해 소개했다. 자동차 산업에서 가상 제품 개발의 한 가지 사례로는 ADAS(첨단 운전 보조 시스템)를 들 수 있다. ADAS의 개발 과정에서 도로의 데이터를 입력하는 데에 VR(가상현실)을 활용함으로써 개발 시간을 줄이고, 다양한 조건을 생성해 학습할 수 있도록 해 준다. 또한, 기존 데스트의 데이터와 CAE를 결합하면 풍동 실험을 대체할 수도 있다. 김태헌 상무는 “시뮬레이션은 눈으로 확인하기 어려웠던 것을 볼 수 있게 해 줘서 제품에 대해 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하기도 한다”면서, “이전에는 테스트에 참고하기 위한 CAE 및 테스트 기반의 개발을 진행했다면, 이제는 전체 가상 차량을 만들어 다양한 시뮬레이션으로 자동차를 개발함으로써 프로토타입을 1/10로 줄일 수 있게 되었다. 가까운 장래에는 ‘제로 프로토타입’이 실현될 것”이라고 소개했다. 또한, “가상화의 종착점은 판매 가능한 완성도를 실현하고, 실물 테스트를 완전히 제거하며, 철저하고 엄격한 엔지니어링을 실현하는 것이 될 것”이라고 전했다. 한편, 지멘스 DISW는 이번 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’에서 통합 디지털 개발 프레임워크, EV 전자장비의 열 문제 해결을 위한 시뮬레이션 전략, 자율주행 차량/모터의 설계와 검증 및 NVH 해석을 위한 솔루션과 사례, 모델 기반 개발과 AI ROM(축소 차수 모델)의 활용, EV/AV 엔지니어링 서비스 등의 내용을 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

자율이동로봇 제조업체인 미르(MiR)가 국내 첫 기자간담회를 진행하면서, 자사의 최신 자율이동로봇(AMR) 포트폴리오 및 이 분야의 최근 동향과 비전을 소개했다. 미르는 AMR이 노동력 부족 등 제조산업의 이슈에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 보고 자동화와 통합 관리, 인공지능(AI), 5G 등 기술을 결합한 AMR 솔루션을 내놓는다는 전략을 선보이고 있다. ■ 정수진 편집장   생산 현장에 적용 가능한 자율이동로봇 자율이동로봇(AMR : Autonomous Mobile Robot)은 생산 현장의 내부 물류 관리를 자동화하고, 자재 관리를 최적화하는 데에 쓰이는 운송 로봇으로, 이름처럼 스스로 움직이고 작업을 할 수 있도록 한 것이 특징이다. 미르는 AMR이 팔레트나 박스 운반. 자재 카트 운반, 컨베이어 벨트 등의 워크플로를 개선할 수 있으며, AMR와 비슷하지만 경로가 고정되어 유연성이 낮은 AGV(Automated Guided Vehicle)를 대체할 수도 있다는 점을 내세운다. 미르는 소형 부품의 운송부터 무거운 하중의 이송까지 250~1350kg의 탑재량을 갖춘 AMR 제품군을 공급하는 기업으로, 창고나 생산라인 등에서 기업의 내부 워크플로를 혁신할 수 있는 AMR 개발에 주력하고 있다. 현재 반도체 테스트 장비 기업인 테라다인(Teradyne)의 자회사인데, 테라다인은 미르뿐 아니라 협동로봇 개발사 유니버설 로봇(Universal Robots), 고하중 AMR 개발사 오토가이드(AutoGuide), 모션 제어 소프트웨어 개발사 에너지드(Energid) 등을 인수하면서 산업용 로봇 산업을 강화하고 있다. 미르의 포이 퉁 탕(Poi Toong Tang) 아시아 태평양 세일즈 부사장은 “미르는 중소형 화물 운반용 AMR과 무거운 화물 및 팔레트 운반을 위한 AMR을 개발하고 있다. 또한 AMR의 상단에 결합해 다양한 고객 요구에 대응할 수 있는 모듈과 액세서리, 로봇의 작동에 필요한 충전/합동 운영 관리/상태 모니터링 등 소프트웨어도 제공한다”고 소개했다.   ▲ AI 기능을 탑재한 미르 1200 팔레트 잭   AI, 협동로봇, 플릿 운용 등 기술 강화 미르는 최근 출시한 ‘미르 1200 팔레트 잭(MiR 1200 Pallet Jack)’ 및 유니버설 로봇과 함께 개발한 ‘모바일 코봇(Mobile Cobot)’ 등의 신제품을 비중 있게 소개했다. 미르 1200 팔레트 잭은 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin)을 탑재해, AI 기반으로 팔레트를 자동 인식할 수 있는 것이 특징이다. 컨베이어 벨트에서 팔레트를 바로 들어올릴 수 있으며, 관리 소프트웨어를 통해 다른 로봇과 협업이 수월하다. 미르의 케빈 뒤마(Kevin Dumas) 제품 담당 부사장은 “AMR이 물체를 감지해 회피하는 것뿐 아니라 팔레트와 상호작용하는 데에도 AI를 적용해 가치를 높일 수 있다고 본다”면서, “향후 미르의 다른 제품에도 AI를 적용할 수 있을 것”이라고 전했다. 모바일 코봇은 미르의 AMR과 유니버설 로봇의 협동로봇(코봇)을 결합한 형태로, 다관절 로봇팔의 협업 기능과 AMR의 이동성을 결합했다. 한편, 미르는 대규모 AMR의 운용과 관리를 위한 소프트웨어 투자도 강화하고 있다. 2024년 말에 출시 예정인 ‘미르 플릿 엔터프라이즈(MiR Fleet Enterprise)’ 버전은 기존 관리 소프트웨어인 미르 플릿을 수백 대의 로봇을 운용할 수 있도록 확장한 제품이 될 전망이다. 뒤마 부사장은 “미르 플릿 엔터프라이즈는 다양한 인터페이스를 제공하면서, 사이버 보안에 대한 요구에도 대응하는 제품”이라고 설명했다.   ▲ AMR와 협동로봇을 결합한 모바일 코봇   AMR 시장 확대에 대응해 성장 폭 늘릴 계획 미르는 AMR 시장이 성숙되고 있으며, 무중단 작업에 로봇을 활용하려는 요구가 높아진다고 보고 있다. 이에 대응해 AMR의 신뢰성, 편의성, 유연성을 높이고 이를 통해 미션 크리티컬한 작업에 AMR을 적용할 수 있도록 지원한다는 전략을 밝혔다. 뒤마 부사장은 “5G 통신은 산업용으로는 아직 초기 단계지만 향후 시장의 판도를 바꿀 수 있늘 것으로 보고 있다. 이에 따라 어댑터로 5G에 대응할 수 있는 기술을 제공할 것”이라고 소개했다. 또한, 인공지능에 대해서는 로보틱스 전반의 성능을 높일 수 있는 중요한 요소로 보고 “클라우드에 연결된 로봇의 작동/환경 데이터를 수집하고, 이 데이터를 AI와 접목해 로봇의 최적 움직임과 예측 정비 등을 구현하는 기술 연구를 진행 중”이라고 전했다. 미르의 국내 비즈니스를 총괄하는 이주연 이사는 “전 세계뿐 아니라 우리나라에서도 노동력 부족에 대한 이슈는 커지고 있으며, 이는 코로나19 팬데믹 이후 더욱 가속화되고 있다. 노동 인구가 고령화되고 젊은 인력이 부족해지면서 생산 경쟁력을 위해 자동화를 고민하는 기업이 늘고 있는데, AMR은 이를 위한 좋은 대안이 될 것”이라고 설명했다. 미르는 글로벌 비즈니스에서 한국 시장의 비중이 높다면서 자동차, 전자 등 산업을 중심으로 다수의 고객을 확보하면서 두 자리 수의 성장을 거두고 있다고 소개했다. 이주연 이사는 “우리나라는 자동화 및 로봇의 사용률이 높은 시장으로 미르의 최우선 시장 중 하나”라면서, “유니버설 로봇과 미르의 제품을 함께 공급하는 대리점이 많아서 고객의 요구에 효과적으로 대응할 수 있다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.