피지컬 AI 전문기업 심플랫폼이 과학기술정보통신부 주관 ‘차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&T) 기반기술개발 사업’의 공동연구개발기관으로 최종 선정돼 본격적인 연구개발에 나선다고 25일 밝혔다.

이번 사업은 단순 데이터 수집·학습 중심인 기존 AI 기술의 한계를 극복하고, 물리·수학적 원리를 AI 모델 설계와 학습 전반에 결합하는 차세대 과학 인공지능 기술 확보를 목적으로 추진된다. 

과기정통부는 2026년부터 2031년까지 대규모 정부 예산을 투입해 설명 가능성과 신뢰도가 높은 해석·예측 AI 구조 개발을 전방위 지원할 방침이다.

전체 4개 과제 중 심플랫폼은 한국과학기술원(KAIST), 아주대학교와 손잡고 외부 환경이나 변수가 바뀌어도 현상을 일으키는 근본 원인과 물리 법칙을 추론할 수 있는 ‘수학·물리 기반 Causal AI 해석·예측 모델’을 개발한다. 결과 예측에만 머물렀던 기존 AI에서 진일보해, 현상이 발생한 원인과 작동 원리까지 AI가 스스로 규명하도록 하는 것이 이번 연구의 핵심이다.

심플랫폼은 개발된 Causal AI 기술이 실제 산업 현장에서 안정적으로 구동되는지 검증하는 역할을 맡는다. 자사의 핵심 솔루션인 Thing Driver와 NUBISON Datalake를 활용해 센서·장비·공정 로그 등 복잡한 산업 데이터를 실시간 수집하고, 이를 AI 학습·평가에 최적화된 형태로 정제 및 표준화한다. 

이후 운전 조건과 환경 변화 속에서도 AI의 예측 정확도와 신뢰성을 다각도로 검증할 수 있는 벤치마크 및 산업 실증 체계를 다질 계획이다.

특히 이번에 개발되는 기술은 데이터 학습 알고리즘 자체에 물리·수학 법칙을 내재화한다는 점에서 기존 AI 모델과 차별화된다. 순수 데이터만으로 학습하던 기존 방식과 달리 물리적 제약조건을 학습 과정에 반영함으로써, 상대적으로 적은 양의 데이터만으로도 가볍고 빠르면서 고도화된 예측 성능을 발휘할 수 있다.

또한 산업용 데이터를 물리 법칙에 기반해 정밀 해석하므로, 일반 데이터 기반 AI 대비 설명 가능성, 재현성, 정합성, 성능 모든 면에서 압도적인 기술 경쟁력을 갖출 것으로 평가받는다.

연구진은 데이터와 AI 모델, 평가 코드, 프로토콜이 유기적으로 연동되는 통합 Causal AI 연구·실증 플랫폼을 최종 완성할 구상이다. 향후 반도체·제조 공정은 물론 생체신호, 기후·환경 등 다채로운 산업 및 과학 영역으로 적용 범위를 넓혀 반복 시뮬레이션에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 낮추고, 신뢰할 수 있는 차세대 AI 기술의 산업 현장 적용을 빠르게 견인할 목표다.