모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄 합류
심레디(Sim-Ready) 3D 데이터, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action) 모델 등 피지컬 AI 학습 토대 마련한다
“정밀 3차원(3D) 컴퓨터지원설게(CAD) 생성부터 시뮬레이션 데이터 변환 기술로 인공지능 전환(AX) 견인”
엔닷라이트가 모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄에 합류해, 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 구축을 위한 국가 프로젝트에 본격 착수한다.
모티프테크놀로지스 컨소시엄은 국가 AI 경쟁력 강화를 목표로, 300B 파라미터급 추론형 거대언어모델(LLM) 구축하는 연합체다. 이어 시각·언어(Vision·Language) 모델, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action 이하 VLA) 모델 등까지 단계적으로 모델을 고도화하는 ‘대한민국 AI 파운데이션 모델 구축 프로젝트’를 진행한다.
해당 컨소시엄은 모델 가중치, 코드, 연산 최적화 라이브러리 등을 상업용 오픈소스로 공개해, 국내 AI 산업 생태계 전반의 기술 자립과 성장을 견인한다는 방침이다.
엔닷라이트는 이번 프로젝트에서 AI가 물리 세계를 이해하고 상호작용하도록 돕는 피지컬 AI(Physical AI) 학습을 위한 3차원(3D) 데이터 인프라 구축의 핵심 역할을 수행한다. 이 과정에서 자사 3D AI 생성 기술을 바탕으로 크게 두 가지 영역에서 컨소시엄에 기여한다.
우선 AI 기반 심레디(Sim-Ready) 3D 데이터 생성 파이프라인을 구축한다. 텍스트나 이미지 입력만으로 실제 제조가 가능한 정밀 3D CAD 데이터를 생성하고, 이를 시뮬레이션 환경에 즉시 적용할 수 있는 형태로 변환하는 플랫폼을 제공할 예정이다. 이를 통해 기존 수작업 중심의 컴퓨터지원설계(CAD)·시뮬레이터 변환 과정에서 발생하던 시간·비용 문제를 하겠다는 목표다.
다음으로 피지컬 AI 학습용 VLA 합성 데이터 생성에 나선다. 시각·언어·행동을 통합 제어하는 VLA 모델 학습에 필수적인 대규모 합성 데이터를 생성한다. 시뮬레이션 기반의 합성 데이터는 실제 환경 대비 비용을 절감하면서도, 확장성·재현성을 확보할 수 있다는 게 사측 설명이다.
박진영 엔닷라이트 대표는 “AI 파운데이션 모델 경쟁은 이제 텍스트를 넘어 물리 세계를 이해하는 피지컬 AI로 확장되고 있다”며 “모델 성능 향상을 위해 고품질 학습 데이터가 필수로 요구되며, 특히 로봇·자율 시스템 분야에서는 시뮬레이션에 즉시 적용 가능한 심레디 3D 데이터 인프라가 국가 경쟁력을 결정할 것”이라고 강조했다.
이어 “앞으로도 AI 기반 3D 데이터 생성 기술을 통해 대한민국 독자 AI 생태계의 물리적 기반을 공고히 하고, 국내 제조 및 로보틱스 산업의 AI 전환을 가속화하는 데 중추적인 역할을 수행하겠다”고 덧붙여 밝혔다.
헬로티 최재규 기자 |
