히타치가 공장 로봇을 가르치는 새로운 방법

공장에서 일하는 AI가 현실이 되고 있다

히타치가 컴퓨터 화면을 벗어나 실제 공장 바닥으로 내려온 AI를 만들고 있다. 이른바 '물리적 AI'다. 로봇과 산업 장비를 직접 제어하는 이 기술로 일본의 다이킨과 JR동일본에서 이미 눈에 띄는 성과를 내고 있다고 히타치 연구책임자가 밝혔다.

기존 AI가 데이터를 분석하고 추천하는 수준이었다면, 물리적 AI는 한 발 더 나아간다. 실제 기계를 움직이고, 생산라인을 조정하고, 심지어 고장을 예측해 미리 부품을 교체하기까지 한다.

여러 AI 모델을 하나로 묶는 전략

히타치의 접근법은 독특하다. 하나의 거대한 AI 모델을 만드는 대신, 여러 개의 오픈소스 AI 모델을 조합한다. 여기에 히타치가 다른 사업 분야에서 축적한 데이터를 더해 안전하고 고도화된 시스템을 구축한다는 전략이다.

다이킨과의 협업에서는 산업용 에어컨 생산 장비를 위한 AI 진단 도구를 개발하고 있다. 장비가 고장나기 전에 미리 알려주는 것은 물론, 최적의 생산 조건을 실시간으로 조정한다.

JR동일본과는 철도 시설 관리에 물리적 AI를 적용하고 있다. 선로 상태를 실시간으로 모니터링하고, 필요한 곳에 자동으로 유지보수 작업을 지시한다.

한국 제조업에 미칠 파급효과

이 기술이 주목받는 이유는 단순히 자동화를 넘어서기 때문이다. 기존 공장 자동화는 미리 정해진 규칙에 따라 움직였다면, 물리적 AI는 상황을 스스로 판단하고 학습한다.

삼성전자나 현대자동차 같은 한국의 제조 대기업들도 이미 스마트 팩토리 구축에 수조원을 투자하고 있다. 하지만 히타치의 접근법은 기존 설비를 완전히 교체하지 않고도 AI를 접목할 수 있다는 점에서 차별화된다.

특히 한국의 중소 제조업체들에게는 더 현실적인 대안이 될 수 있다. 새로운 설비에 수십억원을 투자하는 대신, 기존 장비에 AI를 '덧붙이는' 방식으로 경쟁력을 높일 수 있기 때문이다.

일자리 지형도가 바뀐다

물리적 AI의 확산은 제조업 일자리 지형에도 변화를 가져올 전망이다. 단순 반복 작업은 줄어들겠지만, AI를 관리하고 유지보수하는 새로운 직종이 생겨날 것으로 보인다.

히타치는 안전성을 특히 강조하고 있다. AI가 실제 기계를 제어하는 만큼, 예상치 못한 오작동이 큰 사고로 이어질 수 있기 때문이다. 이를 위해 여러 AI 모델을 상호 검증하는 시스템을 구축했다고 밝혔다.