로봇 분야에서 지능에 해당하는 파운데이션 모델(RFM) 연구가 활발해졌지만, 정작 이 인공지능이 내린 명령을 실물 하드웨어의 미세한 관절 움직임으로 바꾸는 제어 단계는 여전히 난제로 남아 있다. 로봇의 관절 형태나 모터 배치가 조금만 바뀌어도 제어 소프트웨어를 처음부터 새로 짜고 최적화 작업을 거쳐야 했기 때문이다. 하드웨어마다 제 각각인 구동 구조가 피지컬 AI 상용화의 병목으로 꼽히던 이유다.
AI 로봇 제어 플랫폼 스타트업 로바이가 한국투자액셀러레이터로부터 시드 투자를 유치했다고 28일 밝혔다. 투자 금액은 비공개다.
로바이는 로봇의 '뇌'보다 '운동신경'에 해당하는 소프트웨어 제어 기술에 집중하는 딥테크 기업이다. 이번 투자금을 활용해 AI 자가 탐색(AI Self-Exploration) 기반의 범용 로봇 제어 기술을 한층 고도화하고, 실물 로봇을 활용한 기술 검증과 연구개발 인력 채용에 속도를 낼 계획이다.
핵심 제품은 개발 중인 범용 로봇 제어 플랫폼 '로봇 아카데미(Robot Academy)'다. 기계 몸체에 해당하는 로봇이 사람의 별도 세팅 없이도 자신의 관절 구조, 센서 배치, 동작 범위, 물리적 제약 조건을 스스로 탐색하고 학습하도록 만드는 솔루션이다.
자가 탐색 메커니즘은 세 가지 AI 모델이 톱니바퀴처럼 매끄럽게 물려 돌아가도록 설계됐다. 로봇의 현재 상태와 움직임을 구별하는 행동 인식 모델(RAR), 유의미한 움직임을 스스로 시도해 데이터를 모으는 모터 배블링 모델(Motor Babbling AI), 이 결과를 바탕으로 모터와 신체 구조 사이의 물리적 관계를 파악하는 신체 모델(Body Schema)이 축을 이룬다.
세 모델이 데이터를 서로 주고받으며 학습을 반복하는 과정에서 로봇은 사람의 정밀한 개입 없이도 자신의 신체 능력을 파악한다. 고수준 AI가 뱉어낸 판단 데이터를 실제 하드웨어의 가동 영역으로 곧바로 연계하는 소프트웨어 통로가 만들어지는 셈이다.
현장 산업용 로봇을 시작으로 향후 서비스 로봇, 휴머노이드, 관절이 유연한 소프트 로봇까지 적용 범위를 순차적으로 늘려갈 예정이다. 하드웨어 규격에 구애받지 않는 표준 제어 계층을 구축하겠다는 구상이다.
정원영 로바이 대표는 "새로운 하드웨어가 나올 때마다 제어 소프트웨어를 처음부터 다시 개발해야 했던 기존 방식이 바뀔 필요가 있다"며 "로봇이 자신의 신체 구조와 움직임을 스스로 이해하고 다양한 현장에 적응하는 제어 인프라를 마련하겠다"고 말했다.
유동헌 한국투자액셀러레이터 투자본부장은 "로바이는 AI의 판단을 실제 하드웨어 동작으로 바꾸는 마지막 구간을 해결하는 기업"이라며 투자 배경을 설명했다.
