기존 산업용 로봇의 한계와 유연성 부족

기존의 산업용 로봇은 엔지니어가 사전에 프로그래밍한 정해진 동작만을 반복 수행하는 방식으로 작동했다. 이러한 방식은 작업 환경이 조금만 변경되어도 전체 공정을 다시 설정해야 하는 유연성의 한계가 있었다. 로봇이 정확한 위치의 물건을 잡기 위해서는 사람이 물건을 정렬해 주는 별도의 가이드 장치나 지그(Jig)를 설치해야 했으며, 이는 추가적인 비용 발생과 물리적 공간 낭비로 이어졌다.

현장 엔지니어는 로봇 팔의 움직임을 하나하나 설정하는 티칭(Teaching) 과정에 많은 시간을 소요했다. 물체의 위치가 단 1cm만 틀어져도 로봇이 허공을 잡거나 설비와 충돌하는 상황이 발생하며, 이는 공정 전체를 멈추고 수리하는 리스크를 초래했다. 결과적으로 기존 로봇 체계는 정밀도는 높았으나 비정형 환경에 대응하는 능력이 부족하여 고도의 유연성이 요구되는 제조 및 물류 현장에 적용하는 데 제약이 있었다.

씨메스로보틱스의 '보고 생각하고 행동하는' 피지컬 AI 구현

씨메스로보틱스는 3D 비전 기술과 인공지능을 결합해 로봇이 물체의 형태와 위치를 스스로 파악하고 상황에 맞게 판단해 움직이는 피지컬 AI 로봇을 구현했다. 씨메스로보틱스 이성호 대표는 8일 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아 젠슨 황 CEO 주관 '코리아 AI 에코시스템 리셉션'에 참석해 이러한 기술력을 선보였다. 젠슨 황 CEO는 한국이 제조업, 전자산업, 반도체, AI 기술력을 모두 보유하고 있어 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 구현하기에 가장 적합한 환경이라고 평가했다.

씨메스로보틱스의 로봇 솔루션은 사전에 정해진 궤적을 따르는 대신, 눈앞의 상황을 실시간으로 인지하고 최적의 파지점을 계산해 행동한다. 이 기술은 물류 현장에서의 실시간 물건 분류 및 적재 작업에 투입되어 작업 효율을 높이고 있다. 또한 제조 현장의 자동차 부품 조립과 전자제품 제조 공정 등 고도의 정밀함과 유연성이 동시에 요구되는 영역에서 실질적인 성과를 내며 기존 로봇의 한계를 극복했다.

B200 서버와 트리톤 인퍼런스로 구축한 실시간 분석 체계

씨메스로보틱스는 로봇 AI 모델을 학습시키기 위해 엔비디아의 최신 고성능 GPU인 B200, H100, H200, A100을 탑재한 서버를 자체 운용하고 있다. 고성능 GPU 서버를 통해 3D 비전 데이터와 같은 대규모 연산 데이터를 빠르게 처리함으로써 AI 모델의 학습 및 업데이트 피드백 루프를 가속화했다. 이는 연구 단계의 AI 모델을 실제 산업 현장의 변수에 맞게 빠르게 최적화하여 배포할 수 있는 물리적 기반이 된다.

학습된 모델의 현장 적용 단계에서는 엔비디아 트리톤 인퍼런스 서버(Triton Inference Server)를 활용해 수백 대의 3D 데이터를 동시에 실시간으로 분석하는 시스템을 구축했다. 공장과 물류센터 내에 설치된 수백 개의 비전 카메라가 전송하는 데이터를 AI가 단 한 순간의 누락 없이 동시에 판단하여 로봇에 명령을 내린다. 트리톤 서버의 추론 최적화 기능을 통해 데이터 처리 지연을 최소화함으로써 수백 대의 장비가 동시에 작동하는 환경에서도 개별 로봇이 지연 없이 최적의 경로를 결정하도록 구현했다.

온프레미스 GPU 클러스터와 아이작 심을 통한 제어 최적화

씨메스로보틱스는 네트워크 지연 없는 즉각적인 로봇 제어를 위해 현장 내에 직접 GPU 클러스터를 구성하는 온프레미스(On-premises) 환경을 구축 중이다. 클라우드 서버에 의존하지 않고 현장에서 데이터를 즉시 처리함으로써 인터넷 연결 없이도 빠르고 안정적인 AI 판단이 가능하게 했다. 이는 0.1초의 오차가 사고나 불량으로 이어질 수 있는 산업 현장에서 제어의 신뢰도를 확보하고 데이터 보안성을 높이는 핵심 장치로 작동한다.

또한 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을 활용해 실제 공장과 동일한 디지털 트윈 환경을 구축하고 로봇의 동작을 가상 환경에서 반복적으로 검증하고 있다. 개발자는 가상 공간에서 조명 조건, 장애물 배치, 센서 노이즈 등 다양한 환경 변수를 조정하며 로봇이 위험 상황에 대응하는지 사전에 학습시킨다. 이를 통해 현실에서 시험하기 어렵거나 위험한 시나리오를 안전하게 검증함으로써 개발 효율성을 높이고 실제 현장 적용 시 발생하는 물리적 리스크와 비용을 획기적으로 절감했다.

젯슨 토르 기반의 휴머노이드 확장과 엔드투엔드 플랫폼 전략

씨메스로보틱스는 현재 산업용 AI 및 로봇 분야에 젯슨(Jetson) 기반 엣지 AI 플랫폼을 적용해 중앙 서버의 응답을 기다리지 않고 로봇 단에서 즉각적인 추론과 제어가 가능하도록 구현했다. 더 나아가 휴머노이드와 범용 로봇의 현장 적용을 위해 엔비디아의 차세대 플랫폼인 젯슨 토르(Jetson Thor)를 활용한 연구를 진행하고 있다. 젯슨 토르는 복잡한 다관절 제어와 실시간 환경 인지를 동시에 처리할 수 있는 고성능 연산 능력을 제공하여 범용 로보틱스의 하드웨어 기반을 마련한다.

이 모든 과정은 'CMES Physical AI Robot Platform'이라는 엔드투엔드(End-to-End) 체계로 통합되어 운영된다. 씨메스로보틱스는 현장 데이터 수집부터 AI 학습, 추론, 디지털 트윈 기반 검증, 실제 로봇 적용에 이르는 전 과정을 하나의 플랫폼으로 연결했다. 이러한 풀스택 AI 전략을 통해 제조 및 물류 산업의 지능형 자동화를 가속화하며, 물리적 환경의 제약을 디지털 데이터로 치환해 실시간 제어권으로 가져오는 실무적 해법을 완성했다.