인공지능 전문기업 아크릴이 자사 통합 AI 플랫폼 ‘조나단(Jonathan)’을 로봇 시스템과 연동하는 데 성공했다고 28일 밝혔다. 이번 성과는 소프트웨어 중심이던 조나단 생태계를 로봇·자율 시스템 등 피지컬 AI(Physical AI) 영역으로 확장하는 계기로, 아크릴은 이를 바탕으로 관련 기술 고도화에 나설 계획이다.

이번 프로젝트는 성균관대학교 우홍욱 교수 연구팀과 공동으로 진행됐다. 해당 연구팀은 국내 피지컬 AI 분야 주요 연구 그룹으로, 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘2026 한국 인공지능 연구 동료 경진대회(AI Co-Scientist Challenge Korea)’에서 AI 에이전트 개발 지원 대상 10개 팀 중 하나로 선정됐다.

연구진은 2025년 한 해 동안 NeurIPS(신경정보처리시스템학회) 등 주요 학회에 피지컬 AI 관련 논문 12편을 발표하며 연구 성과를 축적해 왔다. 아크릴은 이 같은 연구 기반 위에서 조나단의 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 방침이다.

피지컬 AI는 텍스트 기반 생성형 AI와 달리 실제 물리 환경에서 인지·판단·행동을 동시에 수행해야 하는 분야다. 복합적인 멀티모달 데이터 처리와 초저지연 추론, 실시간 제어 기술이 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 업계에서는 시각-언어-행동(VLA, Vision-Language-Action) 모델의 정교한 학습과 안정적인 실시간 운영 역량이 상용화의 관건으로 보고 있다.

아크릴은 조나단의 데이터 전처리, 모델 미세조정(Fine-tuning), 인프라 최적화로 이어지는 풀스택 구조를 로봇 구동 환경에 연결했다. 이를 통해 피지컬 AI 상용화에 필요한 데이터 처리부터 추론·제어까지의 전 과정을 통합 구현했다고 설명했다.

조나단의 ‘플라이트베이스(FlightBase)’는 영상·센서·행동 데이터 등 비정형 멀티모달 데이터를 정제·가공하는 데이터 처리 기반이다. 대규모 데이터를 학습용 데이터로 전환해 로봇이 물리적 환경을 정밀하게 인식하도록 지원하며, VLA 모델 파인튜닝 전 단계에 최적화됐다.

‘에이전트베이스(AgentBase)’는 VLA 모델의 파인튜닝을 지원해 범용 모델을 산업 및 서비스 환경에 맞게 조정하는 기능을 담당한다. 멀티 에이전트 파이프라인 기술을 적용해 복합 임무 수행 과정에서 역할 분담과 협업 체계를 구현하도록 설계됐다.

‘GPU베이스(GPUBase)’에는 초저지연 인프라 최적화 기술이 적용됐다. 아크릴은 페어런팅 LLM(Parenting LLM) 기술을 활용해 VLA 모델의 추론 과정을 감독하고, 설정된 시간 한계를 초과하지 않도록 제어한다고 밝혔다. 또한 트래픽 차등화 기술을 통해 네트워크 혼잡 상황에서도 추론 관련 트래픽을 우선 처리하도록 구성했다.

박외진 아크릴 대표는 “피지컬 AI는 데이터 흐름과 실시간 물리 제어가 유기적으로 연결되는 구조가 핵심”이라며 “조나단을 데이터·지능·인프라가 결합된 플랫폼으로 발전시켜 피지컬 AI 시대의 표준 운영체제로 자리매김하도록 하겠다”고 말했다.