"민관이 한지붕서 '돈먹는 하마' AI 훈련비용 혁신 연구"

(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 국가 인공지능(AI) 연구센터는 기업이 감당하기 힘든 AI 연구를 수행하는 역할을 한다. 민관은 힘을 합쳐 AI 모델 대형화에 따른 훈련 비용 해결, 로봇 AI 혁신 등 '하이 리스크' 연구를 수행할 계획이다.

28일 연구거점 책임자인 김기응 KAIST 교수는 서울 서초구 양재서 진행된 거점 개소식에 참여 후 이같이 설명했다.

그는 "기업이 감당하기 힘든 '하이 리스크' 연구를 수행해 줬으면 한다는 요구를 들었다"며 "이러한 산업 현장 목소리에 따라 2개의 중점 과제를 수행할 예정"이라고 설명했다.

국가 AI 연구거점은 이처럼 태생부터 산·학·연 공동연구 플랫폼으로 기획됐다. 국비 총 440억 원에 506억 원가량의 민간 현금·현물을 매칭시켜 2028년까지 946억 원이 시설에 투입된다.

거점 주관기관인 KAIST는 고려대, 연세대, 포스텍(POSTECH)에 더해 해외 석학 15명과 연구팀을 꾸렸다. 여기에 더해 네이버클라우드, 포스코홀딩스(005490), 포티투마루 등 12개 사가 협력기업으로 참여한다.

현장서 만난 청년 연구원들도 업계와 즉각 소통할 수 있다는 걸 최대 장점으로 꼽았다.

카이스트 김재철AI대학원 석사과정생 장수혁 씨(24세·남)는 "입주한 기업들과 한 건물에서 수시로 만날 수 있어 여기 양재로 학생들이 모였다"고 설명했다.

공동 연구팀이 수행할 과제는 뉴럴 스케일링 법칙 초월 연구, 로봇 파운데이션 모델 연구 2개다.

뉴럴 스케일링 초월 연구는 AI 모델 거대화에 따른 훈련 비용 급증을 해결하는 게 골자다. 김 교수에 따르면 AI 모델이 커질수록 성능 1%를 높이는 데에도 막대한 컴퓨팅 자원, 훈련 데이터가 소모된다.

로봇 파운데이션 모델 연구는 차세대 로봇의 인지, 의사결정, 제어 등에 자율성을 높이는 파운데이션 AI 모델을 개발하는 게 목표다.

김 교수는 "다양한 환경에서 여러 작업을 수행할 수 있으면서도 자연어 지시를 이해할 수 있는 모델이 나와야 한다"고 설명했다.

다만 로봇의 작업이 이뤄지는 물리적 환경에서 데이터를 수집하는 게 쉽지 않아 문제다. 또 언어모델 대비 로봇 파운데이션 모델은 더 엄격한 안정성·안전성을 요구한다. 연구를 통해 이런 문제점을 극복하는 원천기술을 개발한다.

향후 연구 거점은 학술 교류에 더해 데모데이 등 기술 상용화에도 힘쓴다. 협력기업 멤버십에 기반한 산학연계 프로그램, 해외 교류를 통한 인재 육성에도 박차를 가할 계획이다.

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