[딜사이트 노만영 기자] 에이전트AI가 자사 로봇 사전 검증 플랫폼 '로보게이트(RoboGate)'를 활용해 글로벌 주요 기관의 로봇 인공지능(AI) 모델 7종을 테스트한 결과, 산업 현장을 가정한 시나리오에서 모든 모델이 임무 수행에 실패했다고 23일 밝혔다. 이는 고성능 AI 모델이라도 실전 환경에 대한 사전 검증 없이 적용될 경우 현장 활용에 한계가 있을 수 있음을 보여준다는 설명이다.

이번 검증에는 엔비디아(NVIDIA), 스탠퍼드대학교, UC버클리 등 세계적 연구기관 및 기업이 개발한 최신 로봇 AI가 포함됐다. 이달 공개된 엔비디아의 최신 모델은 연구실 환경에서는 97% 이상의 높은 성공률을 기록했으나, 로보게이트가 구현한 68개 산업 시나리오에서는 모두 임무 수행에 실패한 것으로 나타났다.

반면 동일한 로봇에 수학 기반의 전통 제어 방식을 적용한 경우에는 같은 조건에서 100% 성공률을 기록하며, AI 기반 접근법과 대비되는 결과를 보였다.

에이전트AI는 이러한 결과의 원인으로 '시뮬레이터 간 성능 붕괴(Cross-Simulator Collapse)'로 불리는 환경 괴리 현상을 지목했다. 이는 AI가 제한된 가상 환경에서 학습되면서 실제 산업 현장의 물리적 변수와 예외 상황을 충분히 반영하지 못해 발생하는 문제다. 즉, 연구실에서 높은 성능을 보이던 모델이 실제 환경에서는 제대로 작동하지 않는 '현장 적응 실패' 현상으로 해석된다.

에이전트AI의 로보게이트는 이러한 문제를 해결하기 위한 로봇 AI 전용 검증 플랫폼으로, 실제 환경을 모사한 다양한 시나리오에서 사전 테스트를 수행해 잠재적 실패 요인을 선제적으로 식별하는 데 초점을 맞추고 있다.

에이전트AI는 이번 연구 결과를 글로벌 학술 아카이브인 아카이브(arXiv)에 공개했으며, 테스트 코드와 수만 건 이상의 실패 데이터를 깃허브(GitHub)와 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 오픈소스로 공개했다.

에이전트 AI 관계자는 "이번 결과는 로봇 AI 산업의 핵심 경쟁축이 단순 성능에서 안전성과 검증 체계로 이동하고 있음을 보여준다"며 "공장 및 물류센터 등 산업 현장에서는 작은 오류도 생산 차질이나 안전 사고로 이어질 수 있는 만큼, 사전 검증 없는 AI 도입은 높은 리스크를 동반한다"고 설명했다.

이어 "AI 로봇의 실전 적용 가능성을 검증하는 것은 선택이 아닌 필수"라며 "검증 데이터 공개를 통해 글로벌 산업 전반의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여할 것"이라고 덧붙였다.