이번 협력은 피지컬 AI와 분산형 AI 워크로드로의 산업 전환에 대응하기 위한 것으로, 로봇과 자율 시스템이 필요에 따라 컴퓨팅 인프라에 유연하게 접근할 수 있는 환경을 지원하는 데 목적이 있다.
이번 협력에서는 현재 개발 중인 AI-RAN의 MEC(Mobile Edge Compute) 플랫폼을 활용한 소프트뱅크의 실시간 처리 기술과 에릭슨의 네트워크 기능을 기반으로 한 5G 네트워크를 연동했다. 이러한 연동을 통해 로봇은 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 때마다 인접한 MEC 플랫폼으로 AI 작업을 오프로드할 수 있다. 이를 통해 로봇은 탑재된 하드웨어의 제약을 받지 않고 보다 고도화된 기능을 수행할 수 있으며, 동시에 안정적이고 신속한 동작을 유지할 수 있다.
그 결과, 로봇의 운영 상태와 처리 요구사항에 따라 기존에 로봇에서 직접 수행되던 AI 처리를 MEC 플랫폼으로 오프로드할 수 있음이 확인됐다. 또한 네트워크 슬라이싱과 우선순위 처리 등 에릭슨의 차별화된 커넥티비티 기능을 통해 네트워크가 이러한 워크로드 요구사항에 실시간으로 대응할 수 있으며, 이를 통해 피지컬 AI 애플리케이션의 안정적인 성능과 운영을 보장할 수 있다.
이번 성과는 확장 가능한 피지컬 AI 구축과 고도화된 기업 및 산업용 로봇 활용 사례를 위한 기반을 마련한다. 또한 분산형 컴퓨팅 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 함으로써, 커넥티비티와 지능이 네이티브하게 통합된 AI-RAN으로의 진화에 있어 중요한 이정표가 된다.
피지컬AI 구현 관련 배경과 네트워크 과제
최근 로봇이 주변 환경을 정확히 인식하고 유연하게 판단하고 행동하는 피지컬 AI에 대한 관심이 빠르게 높아지고 있다. 그러나 이러한 유연한 의사결정과 동작을 위해 필요한 AI 처리량은 상황에 따라 크게 달라질 수 있다. 특히 고도화된 의사결정이 필요한 경우에는 로봇 자체에 탑재된 컴퓨팅 자원만으로는 충분하지 않을 수 있다.
이러한 흐름을 바탕으로 소프트뱅크와 에릭슨은 현재 진행 중인 AI-on-RAN 개발 공동 연구를 통해 피지컬 AI 활용 사례 검증을 더욱 확대하고 있다. 양사의 기술을 활용해 로봇을 외부 컴퓨팅 리소스와 연결함으로써, 보다 유연하고 고도화된 의사결정 및 운영 역량 구현을 목표로 한다.
통신 네트워크를 통해 외부 컴퓨팅 리소스로 AI프로세싱을 오프로드 시킬 경우, 저지연·고신뢰 통신을 확보하는 것뿐만 아니라 로봇과 통신 네트워크, 컴퓨팅 리소스를 통합적이고 유연하게 제어하는 것이 필수적이다. 그러나 기존 네트워크에서는 AI 프로세싱과 RAN 제어가 각각 별도로 설계되어 외부 컴퓨팅 리소스 활용에 기반한 유연한 제어가 어려웠으며, 이는 피지컬 AI 구현에 있어 주요한 과제로 지적되어 왔다.
PoC 개요
이 같은 문제를 해결하기 위해 소프트뱅크와 에릭슨은 AI-RAN의 MEC 플랫폼을 활용한 소프트뱅크의 실시간 프로세싱 기술과 에릭슨의 네트워크 기능을 적용한 5G 네트워크를 결합해, 로봇과 통신 네트워크, 외부 컴퓨팅 리소스를 통합적으로 연계·제어할 수 있는 AI 프로세싱 오프로딩 기반을 구축했다.
해당 오프로딩 기반으로 상황에 따라 스위치를 유연하게 전환하는 매커니즘을 통해 외부 컴퓨팅 리소스로서 로봇 자체적으로 또는 MEC 플랫폼 상에서 실행할지 최적화된 로봇 제어가 가능하다. 또한 네트워크 슬라이싱과 우선순위 제어와 같은 차별화된 커넥티비티 기능을 구현해 각 애플리케이션 별로 상이한 지연성과 속도, 안정성을 포함한 다양한 요구사항에 맞춰 통신 네트워크는 최적화될 수 있어 저지연성은 물론 뛰어난 수준의 안정적인 제어가 지원될 수 있다. / 해당 오프로딩 기반은 상황에 따라 AI 프로세싱을 로봇 자체에서 실행할지, 또는 외부 컴퓨팅 리소스인 MEC 플랫폼에서 실행할지를 유연하게 전환하는 메커니즘을 통해 로봇 제어를 최적화한다. 또한 네트워크 슬라이싱과 우선순위 제어 등 차별화된 커넥티비티 기능을 통해 각 애플리케이션별로 요구되는 지연시간, 속도, 안정성 등 다양한 요구사항에 맞춰 통신 네트워크를 최적화함으로써 저지연·고신뢰 제어를 지원한다.
그 결과, 경량 AI 처리와 기본적인 의사결정은 로봇 자체에서 수행하고, 보다 고도화된 의사결정이 필요할 경우에는 AI 처리를 MEC 플랫폼으로 오프로딩드할 수 있어 로봇이 보다 유연하고 정교한 판단과 운영을 수행할 수 있음을 확인했다.
상황에 따라 최적의 AI 프로세싱 방식으로 자동 전환할 수 있기 때문에 피지컬 AI의 안정적인 운영이 가능하며 다음과 같은 기능이 포함된다.
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유연한 컴퓨팅 리소스 제어 및 최적화를 통해 피지컬 AI 지원 : 로봇의 운영 상태와 처리부하, 의사결정 작업의 복잡도에 따라 AI 워크로드를 MEC 플랫폼으로 동적으로 오프로드함으로써 피지컬 AI 애플리케이션을 보다 효율적으로 운영할 수 있다. 이를 통해 로봇 시스템은 필요 시 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용해 더욱 유연한 움직임과 향상된 작업 수행을 구현할 수 있으며, 온디바이스 컴퓨팅 부담을 줄여 배터리 사용 효율도 최적화할 수 있다.
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차별화된 커넥티비티를 통한 저지연·고신뢰 커넥티비티 : 로봇 제어와 AI 워크로드 분산에 필요한 커넥티비티는 네트워크 슬라이싱과 우선순위 제어 등 차별화된 커넥티비티 기능을 통해 동적으로 최적화된다. 이를 통해 AI 워크로드와 제어 신호는 저지연· 고신뢰 등 필요한 네트워크 성능을 안정적으로 제공할 수 있다.
향후 전망
소프트뱅크와 에릭슨은 지속적인 협력과 AI-RAN 관련 활동을 통해, 제조·물류·인프라 유지보수 등 현장에서 피지컬 AI의 대규모 구현에 필요한 네트워크 아키텍처를 정의하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 차별화된 커넥티비티와 엣지 인프라로 유연한 AI 워크로드 분산을 검증함으로써, 확장 가능하고 상용화 가능한 피지컬 AI 도입을 향한 중요한 첫걸음을 내딛었다. 앞으로도 양사는 분산형 AI 워크로드를 지원하고 산업 전반에서 AI 기반 서비스를 구현할 수 있는 ‘Networks for AI’를 실현하기 위해 차세대 네트워크 역량 고도화를 지속해 나갈 예정이다.
소프트뱅크의 부사장 겸 선행기술 연구소장인Ryuji Wakikawa는 “소프트뱅크는 사회적 과제 해결을 위해 통신 인프라의 역할 자체를 진화시키는 AI-RAN 기술과 MEC 기반의 실시간 처리 기술 개발을 추진해왔습니다. 이번에 구축한 AI 프로세싱의 동적 오프로드 메커니즘과 저지연·고신뢰 네트워크의 고도화를 통해 보다 유연하고 고도화된 판단이 가능한 피지컬 AI의 실현을 목표로 하고 있습니다”라고 말했다.
에릭슨 재팬의 대표이사 겸 사장인 Jawad Manssour는 “로봇과 같은 피지컬 AI 애플리케이션은 변화하는 컴퓨팅 및 커넥티비티 수요에 실시간으로 대응할 수 있는 네트워크를 필요로 합니다. 소프트뱅크와의 협력을 통해 에릭슨의 차별화된 커넥티비티 기술을 활용함으로써, AI 워크로드를 엣지 인프라 전반에서 걸쳐 동적으로 오프로드하고 지원할 수 있음을 확인하였습니다. 이를 통해 에릭슨 네트워크의 기대되는 성능과 신뢰성을 유지하면서, RAN 상에서 새로운 AI 기반 서비스(AI-driven services)를 창출할 수 있게 되었습니다”라고 말했다.
*1 피지컬 AI: 로봇의 센서나 카메라, 외부 시스템으로부터 획득한 정보를 AI가 분석·판단하여 그 결과를 바탕으로 로봇이 유연하고 복잡한 동작을 수행할 수 있도록 하는 기술
*2 차별화된 커넥티비티: 소비자와 기업 애플리케이션의 다양한 요구 사항에 부합되는 예측 가능한 성능 기반의 서비스 오퍼링