[아이뉴스24 권서아 기자] LG전자가 엔비디아의 인공지능(AI) 기술을 활용해 미국 세탁기 생산 공장에서 휴머노이드 로봇의 작업 능력을 검증했다. 숙련 작업자의 동작을 학습시켜 세탁기 상판을 코팅용 행거에 거는 작업을 구현했다. 다만 실제 생산 현장에서 발생하는 다양한 변수에 대응하고 연속 작업 성능을 확보하는 것이 상용화의 핵심 과제로 제시됐다.
박정섭 LG전자 로보틱스 인텔리전스 팀장은 9일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'에서 "실제 공장 현장에 들어가 보면 그날그날 생산 계획에 따라 변수가 굉장히 많다"며 "이런 변화에도 견디는 성능을 확보하는 것이 중요한 숙제"라고 말했다.
이날 발표에는 이종환 엔비디아 피지컬 AI 담당 시니어 솔루션 아키텍트도 참여해 LG전자와 엔비디아의 로봇 학습 기술 및 제조 현장 실증 사례를 소개했다.
LG전자는 미국 테네시 공장에서 약 1년간 세탁기 상판을 코팅용 행거에 거는 작업을 검증했다. 작업자가 반복적으로 상판을 들어 올리는 과정에서 발생하는 피로와 근골격계 부담을 줄이기 위해서다.
이를 위해 숙련 작업자의 동작을 분석하고 원격 조종과 시뮬레이션을 통해 학습 데이터를 확보했다. 수집한 데이터는 엔비디아의 로봇 AI 모델 '아이작 그루트(Isaac GR00T)'에 학습시켰다.
실제 공장과 가상 학습 환경의 차이를 줄이는 데는 영상 생성 모델 '코스모스(Cosmos)'를 활용했다. 다양한 배경의 학습 데이터를 생성해 조명과 주변 환경 변화에 따른 성능 저하를 보완하는 방식이다.
가상 생산 공정 구현에는 '아이작 심(Isaac Sim)'을, 로봇의 동작 결정 시간을 줄이는 데는 '텐서RT(TensorRT)'를 적용했다. 현장에서 작업에 실패하면 해당 상황을 가상공간에서 재현하고 데이터를 보완해 다시 학습시키는 방식으로 성능을 개선하고 있다.
박 팀장은 "연속 동작에 대한 성능을 확보하는 것이 굉장히 중요하다"고 강조했다. 부품의 위치가 조금씩 달라지거나 조명 등 작업 환경이 바뀌더라도 로봇이 작업을 반복 수행할 수 있어야 한다는 설명이다.
이 시니어 솔루션 아키텍트는 로봇이 작업에 실패한 상황을 가상공간에서 재현하고 복구 동작을 다시 학습시키는 데이터 선순환 구조를 소개했다. 성공한 작업뿐 아니라 실패 이후 작업을 이어가는 과정까지 학습해야 실제 제조 현장에 적용할 수 있다는 취지다.
LG전자는 데이터 수집과 생성부터 모델 학습, 현장 검증 및 배포까지 통합한 'LG 데이터 팩토리'를 통해 올해 말까지 누적 50만 시간 분량의 학습 데이터를 확보할 계획이다.
지난 8월에는 미국 테네시 공장에 바퀴로 이동하는 'LG 클로이드'를 투입했다. 엔비디아의 아이작 그루트를 기반으로 개발 중인 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇은 내년 1분기 공개할 예정이다.
한편 이날 행사에는 약 2000명이 참석했다. LG전자의 로봇 기술 발표를 앞두고는 참석자들이 몰리면서 대기 줄이 여러 차례 꺾일 정도로 긴 행렬이 이어졌다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 사생활 논란으로 장녀인 매디슨 황 엔비디아 수석이사가 방한 일정을 취소했지만, 행사장에는 국내 기업들의 AI 기술을 확인하려는 인파가 몰렸다.
매디슨 황 수석이사는 당초 국내 기업 및 정부 관계자들과 AI 협력 방안을 논의할 예정이었으나 방한이 무산됐다. 이에 따라 국내 AI 반도체 기업 리벨리온과의 프레스 세션 등 일부 일정도 취소됐다.
행사는 10일까지 이틀간 진행된다.
/권서아 기자(seoahkwon@inews24.com),사진=곽영래 기자(rae@inews24.com)