사업 개요 및 배경이 사업은 산업 특화형 피지컬AI 기술을 확보해 미래형 AI Factory 실현을 앞당기기 위한 국가 R&D 프로그램입니다. 글로벌 기업 중심의 피지컬AI 경쟁 심화와 국내 제조현장의 고도화 요구에 대응하여, 전략모델 수립부터 플랫폼 개발, 데이터 실증까지 전 주기를 지원합니다. 특히 제조 데이터 확보가 어려운 국내 산업 환경을 개선하고, 산학연·빅테크를 아우르는 대규모 컨소시엄 참여를 통해 국제표준 및 글로벌 협력 기반을 강화하는 것이 특징입니다.
과제 목표이 과제는 PINN 기반 피지컬AI 거대행동모델(LAM) 개발에 필요한 제조 융합데이터 수집 체계와 실증 환경을 구축하는 것이 핵심 목표입니다. 이를 위해 제조공정 특화 데이터 수집·정의, 품질검증 체계 구축, PINN 모델 개념설계 및 프로토타입 구현, 디지털트윈 기반 실증을 단계적으로 수행합니다. 최종적으로 185TB 이상의 고품질 데이터 확보, 2건 이상의 PINN 프로토타입 구현, 글로벌 협력·표준화 기반 구축을 통해 국내 제조 AI 기술의 경쟁력을 높이는 것을 목표로 합니다.
과제 내용이 과제는 제조현장에서 활용 가능한 피지컬AI 기반 PINN 모델 개발의 기초를 마련하기 위해 데이터 수집·모델 검증·글로벌 협력을 포함한 전주기 연구를 수행합니다.
① 제조 융합데이터 수집 기반 구축: 제조공정 특성을 반영한 PINN 모델 개념설계를 수행하고, 손실함수 구조 등 핵심 알고리즘 요소를 정리합니다. 또한 엣지-클라우드 기반의 데이터 관리 플랫폼과 품질검증 시험환경을 사전 설계하며, 데이터 파이프라인 및 증강 기술을 마련합니다.
② 융합데이터 수집 및 디지털트윈 실증: 제조기업 8개 이상에서 AIoT 기반 데이터 수집체계를 구축해 기업-공정-행동 데이터를 연동하며, 목표인 185TB 이상의 데이터를 확보합니다. 핵심 기업 2개를 대상으로 디지털트윈 기반의 AI-Guided Pilot 모델을 설계·구현해 실제 제조 시나리오를 가상 실험으로 검증합니다.
③ PINN 모델 협력체계 및 글로벌 네트워크 구축: 미국·유럽 등 해외 기관을 포함한 국제 산학연 협력 네트워크를 구축하고 IEC·ISO·NIST 등 글로벌 표준화 기관과 연계합니다. 표준화 로드맵을 마련하고 글로벌 연사 참여 컨퍼런스를 개최하며, 장기적 협업을 위한 거버넌스를 구성합니다.
본 과제는 제조 AI 고도화를 추진하는 기업, 제조 데이터를 다량 보유한 중견·중소기업, 대학·연구기관, 글로벌 협력 경험이 있는 기관에 적합하며, 향후 LAM 기반 피지컬AI 기술의 국산화를 위한 핵심 기반을 마련합니다.