사진. UMA

 

피지컬 AI 기업 UMA가 차세대 휴머노이드 로봇 디자인과 시연 기반 학습 AI 아키텍처를 공개하며 산업용 휴머노이드 시장 공략에 나섰다.

 

UMA는 최근 마키나 서밋(Machina Summit)에서 자사의 첫 번째 휴머노이드 로봇 디자인을 공개하고, 수동 프로그래밍 대신 사람의 시연을 통해 새로운 기술을 습득하는 AI 아키텍처 '리얼타임 러닝(Real-Time Learning)'을 선보였다고 밝혔다.

 

이번 발표는 고령화와 제조업 리쇼어링, 에너지 전환 등으로 글로벌 노동력 부족이 심화되는 가운데 이뤄졌다. 콘 페리(Korn Ferry)는 2030년까지 전 세계적으로 최대 8,500만 명의 노동력이 부족해지고, 이에 따라 최대 8조 5,000억 달러 규모의 경제적 생산이 실현되지 못할 것으로 전망한 바 있다.

 

UMA는 반복적이거나 위험한 작업을 수행하는 산업용 휴머노이드 로봇을 개발해 공장과 창고, 물류센터 등 기존 산업 환경에서 사람과 협업할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 휴머노이드 구조를 채택해 기존 도구와 설비를 그대로 활용할 수 있으며, 기존 작업 환경에 별도의 인프라 변경 없이 적용할 수 있도록 설계했다.

 

새롭게 공개한 리얼타임 러닝은 사람이 새로운 기술을 익히는 방식과 유사하게 로봇이 시연을 관찰하고 반복 학습을 통해 작업 능력을 향상시키는 AI 아키텍처다. 이를 통해 새로운 작업이 추가될 때마다 엔지니어가 직접 프로그램을 수정할 필요 없이 로봇이 작업 환경에 적응하며 지속적으로 성능을 개선할 수 있도록 했다.

 

로봇 디자인 역시 산업 현장 적용성을 고려했다. UMA는 이를 '드레스드 머신(Dressed Machine)' 개념으로 정의하고, 사람과 유사한 신체 비율을 적용하면서도 얼굴 대신 중립적인 바이저를 채택해 사람과 기계를 명확히 구분하도록 했다. 또한 기능성 외피와 기계식 관절을 함께 노출해 로봇의 구조를 직관적으로 이해할 수 있도록 설계했다.

 

UMA 레미 카덴 최고경영자(CEO) 겸 공동 창립자는 "인구 구조와 산업, 환경이 직면한 과제는 모두 더 높은 생산 역량을 요구하고 있다"며 "지능형 로봇은 사람을 대체하는 존재가 아니라 창의성과 판단, 혁신 등 인간만이 할 수 있는 일에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 지원하는 도구가 될 것"이라고 말했다.

 

이어 그는 "업계의 과제는 개별 작업을 수행하는 로봇이 아니라 새로운 작업을 스스로 학습할 수 있는 로봇을 만드는 것"이라며 "리얼타임 러닝은 이러한 차세대 휴머노이드 구현을 위한 핵심 기술"이라고 설명했다.

 

UMA는 미국과 중국이 주도하고 있는 휴머노이드 시장에서 유럽이 세계적인 연구 역량과 산업 기반, 자동화 수요를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 선도할 수 있을 것으로 전망했다. 또한 지속적으로 학습하고 적응하는 지능형 로봇을 통해 산업 현장의 생산성을 높이고, 장기적으로는 물리 경제 전반의 혁신을 이끌겠다는 비전을 제시했다.