‘피지컬 AI powered by WMX ROS2 on NVIDIA Jetson’ 데모 / 사진. 모벤시스

 

실시간 소프트웨어 기반 모션 제어 기업 모벤시스가 피지컬 AI 시스템의 실행 지연 문제 해결을 위한 실시간 제어 기술 연구를 공개했다.

 

모벤시스는 자사의 피지컬 AI 실시간 실행 스택 연구가 NVIDIA GTC 2026 포스터 세션에 선정돼 현지에서 발표했다고 밝혔다. 이번 행사는 3월 16일(월)부터 3월 19일(목)까지 미국 캘리포니아 산호세에서 열렸다.

 

엔비디아 GTC는 AI, 로보틱스, 디지털 트윈, 가속 컴퓨팅 분야의 최신 기술과 적용 사례가 공유되는 글로벌 기술 컨퍼런스로, 매년 미국 캘리포니아 산호세에서 개최된다. 모벤시스의 이번 연구는 피지컬 AI 시스템에서 핵심 과제로 꼽히는 ‘Sim-to-Real Gap’ 문제를 실시간 제어 관점에서 접근한 점이 특징이다. 특히 이번 포스터 세션은 엔비디아가 ‘역대 가장 경쟁이 치열한 선정 과정’이었다고 밝힌 가운데 최종 발표 과제로 선정됐다.

 

최근 로보틱스 분야에서는 NVIDIA Jetson과 로봇 파운데이션 모델을 중심으로 한 로보틱스 AI 기술이 빠르게 확산되고 있다. 그러나 대부분의 피지컬 AI 시스템은 AI 추론을 수행하는 GPU 기반 컴퓨팅 모듈과 실제 로봇 모션 제어를 담당하는 로봇 컨트롤러가 분리된 구조로 구성돼 있다.

 

이 두 시스템은 Ethernet 등 네트워크로 연결되기 때문에 통신 지연과 작업 스케줄링 지연이 발생하며 전체 제어 루프에서 Latency가 증가하는 구조적 한계를 가진다. 이로 인해 AI 의사결정과 실제 로봇 동작 사이 시간적 불일치가 발생하고 실시간 동기화가 어려워질 수 있다. 또한 실제 환경에서 동작 안정성과 추종 정밀도가 저하될 가능성이 있으며, 이는 로봇 파운데이션 모델 기반 피지컬 AI 시스템의 현실 적용을 가로막는 주요 기술 과제로 지적된다.

 

모벤시스는 이러한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어 모션 컨트롤러 ‘WMX’를 기반으로 한 실시간 모션 제어 스택(Real-Time Motion Control Stack)을 개발했다. 이 스택은 EtherCAT 기반 실시간 통신과 ROS2 인터페이스를 통해 NVIDIA Isaac 기반 애플리케이션 계층과 실제 로봇 제어 계층을 저지연으로 연결하는 실시간 실행 계층(Real-Time Execution Layer) 역할을 수행한다.

 

이를 통해 기존 피지컬 AI 시스템에서 분리돼 있던 AI 추론 계층과 로봇 제어 계층 사이 실행 지연을 최소화하고 지능과 제어를 밀접하게 결합하는 제어 구조 구현을 목표로 한다. 이는 로봇 파운데이션 모델 기반 피지컬 AI 시스템에서 AI의 의사결정이 실제 물리 세계의 로봇 동작으로 안정적으로 실행되도록 하는 핵심 실행 인프라로 평가된다.

 

실험 결과도 제시됐다. NVIDIA Jetson Orin 환경에서 Isaac Manipulator를 활용해 비교 실험을 진행한 결과, 기존 외부 로봇 컨트롤러 기반 구조 대비 모벤시스의 실시간 제어 스택은 추종 오차(MAE)를 약 85% 감소시키는 성능을 확인했다. 이는 로봇 파운데이션 모델 기반 피지컬 AI 시스템에서 지능과 실행 사이의 간극을 줄이는 실시간 제어 계층의 중요성을 보여주는 사례로 평가된다.

 

모벤시스의 핵심 기술인 ‘Soft Motion’은 Massachusetts Institute of Technology 연구에서 출발한 소프트웨어 기반 모션 제어 기술이다. 해당 기술은 현재 반도체 제조 장비 등 산업 자동화 분야에서 글로벌 장비 기업들에 적용되고 있다.

 

이번 연구는 이러한 산업용 실시간 제어 기술을 로봇 파운데이션 모델 기반 소프트웨어 스택과 결합해 피지컬l AI 실행 인프라를 구축하는 접근을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 발표에서는 실세계 센서 데이터를 활용해 파운데이션 모델을 실시간으로 적응형 파인튜닝하는 구조 등 향후 확장 방향도 함께 소개됐다.

 

모벤시스 관계자는 “피지컬 AI 시대에는 AI 모델 자체뿐 아니라 현실 세계에서 이를 안정적으로 실행할 수 있는 실시간 실행 인프라가 핵심 요소”라며 “산업용 제어 기술을 기반으로 차세대 로봇 시스템에서 활용 가능한 피지컬 AI 실행 플랫폼 개발을 지속해 나갈 것”이라고 밝혔다.