로봇이 가상 환경에서 학습한 동작을 실제 현장에서 구현하려면 시뮬레이션 데이터가 현실의 물리적 특성을 정확하게 반영해야 한다. 3D 모델을 빠르게 생성하는 기술뿐 아니라 무게와 마찰 등 물리 속성을 검증하고 보정하는 과정이 중요한 이유다. 피지컬 AI 데이터 인프라 기업 엔닷라이트가 정부 연구개발 지원을 바탕으로 로봇 학습용 3D 데이터의 정확도를 높이는 기술 개발에 나선다.
엔닷라이트(대표 박진영)는 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원이 추진하는 ‘2026년 스케일업 팁스 R&D(특화형)’ 과제에 최종 선정됐다. 이번 선정으로 향후 3년간 최대 30억원의 정부 연구개발 자금을 지원받아 자체 3D 데이터 생성 플랫폼 ‘트리닉스(TRINIX)’를 고도화한다.
엔닷라이트가 ‘2026년 스케일업 팁스 R&D(특화형)’ 과제에 최종 선정됐다. (자료 제공: 엔닷라이트)
스케일업 팁스는 민간 운영사가 발굴하고 투자한 기술기업에 정부가 연구개발 자금을 연계 지원하는 프로그램이다. 엔닷라이트는 앞서 팁스와 아기유니콘 지원사업에 선정된 데 이어 스케일업 단계의 연구개발 지원도 받게 됐다.
트리닉스는 자체 개발한 3D CAD 엔진을 기반으로 텍스트와 이미지 등의 입력 데이터에서 3D 모델을 생성하고 물리 속성을 자동으로 추론하는 플랫폼이다. 생성한 모델은 로봇 학습과 평가를 위한 시뮬레이션에 활용할 수 있는 ‘심레디(SimReady)’ 에셋으로 추출할 수 있다.
생성한 3D 모델의 물리 속성 실측 검증…가상·현실 간 데이터 차이 축소
엔닷라이트는 이번 과제를 통해 트리닉스가 생성한 3D 에셋의 물리 속성을 실제 측정 데이터와 비교하고 검증하는 체계를 구축한다. 검증 과정에서 확인된 차이를 보정하는 기능까지 연결해 시뮬레이션 데이터의 신뢰도를 높이는 것이 목표다.
기존 트리닉스가 3D 모델 생성과 시뮬레이션용 데이터 추출에 초점을 맞췄다면, 이번 연구개발은 생성된 데이터가 실제 물체의 특성을 얼마나 정확하게 반영하는지 확인하는 단계에 집중한다. 이를 통해 가상 환경에서 학습한 로봇이 실제 환경에서 작동할 때 발생하는 차이인 ‘심투리얼 갭(Sim-to-Real Gap)’을 줄인다는 구상이다.
해외 사업 확대도 추진한다. 엔닷라이트는 지난 5월 엔비디아 젠슨 황 CEO의 기조연설에서 피지컬 AI 생태계의 주요 파트너 기업으로 언급된 바 있다. 이번 과제로 확보할 기술과 실증 데이터를 활용해 엔비디아 피지컬 AI 생태계 내 데이터 공급 역량을 강화하고, 북미를 비롯한 글로벌 제조·로보틱스 시장으로 사업을 확대할 계획이다.
박진영 엔닷라이트 대표는 “이번 스케일업 팁스 선정을 계기로 트리닉스를 글로벌 로봇·피지컬 AI 시장의 핵심 데이터 인프라로 키워나가겠다”며 “정부의 지원을 받아 고도화한 기술을 글로벌 시장에서 입증해 대한민국 피지컬 AI 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.
한편 엔닷라이트는 자체 개발한 3D CAD 엔진을 기반으로 로보틱스와 피지컬 AI, 디지털 트윈 분야의 시뮬레이션 데이터 생성 기술을 개발하고 있다. CES 혁신상을 수상했으며, 엔비디아 파트너 생태계에도 참여하고 있다.
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