디지털트윈·로봇학습·AI 데이터센터 협력 강화
엔비디아 플랫폼 기반 차세대 기술 고도화
                        
                        [경주=뉴스핌] 서영욱 기자 = LG전자가 엔비디아와 손잡고 피지컬 AI(Physical AI)와 디지털트윈(Digital Twin) 기술 혁신에 속도를 높인다.
LG전자는 엔비디아의 인공지능(AI) 플랫폼 생태계에 합류해 로보틱스 역량을 강화하고 있다고 31일 밝혔다. 엔비디아가 공개한 휴머노이드 추론모델 '아이작 GR00T'를 기반으로 자체 피지컬AI 모델을 개발 중이다. 학습 데이터 생성과 시뮬레이션에도 엔비디아 로보틱스 개발 플랫폼을 활용한다.
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| LG전자가 보유한 냉각 솔루션과 친환경 열회수 시스템, 고효율 직류(DC) 전력 솔루션 등을 활용해 가상으로 구축한 AI 데이터센터 모습. LG전자는 칠러, 액체냉각 솔루션 등을 앞세워 AI 데이터센터에서 사업기회 확보를 추진한다. [사진=LG전자] | 
양사는 고품질 데이터 확보와 학습 다양성 확대가 피지컬AI 발전의 핵심이라는 데 뜻을 모았다. LG전자가 가전과 전장, 상업·산업 현장에서 축적한 데이터를 활용해 강화학습 기반 로봇 학습 모델을 고도화할 계획이다.
LG전자는 스마트팩토리 솔루션에도 엔비디아 AI 플랫폼을 적극 도입하고 있다. 60여 년간 쌓은 제조·생산 데이터를 토대로 디지털트윈 기술을 접목한 차세대 공정 혁신을 추진 중이다.
대표 사례는 엔비디아의 산업용 디지털트윈 플랫폼 '옴니버스(Omniverse)'를 기반으로 한 실시간 시뮬레이션 시스템이다. LG전자는 옴니버스와 '오픈USD(OpenUSD)' 기술을 결합해 공장과 설비 단위의 디지털트윈을 구축하고 있다. 최신 그래픽처리장치(GPU)인 'RTX PRO 6000 블랙웰(Blackwell)'의 연산 성능을 활용해 초정밀 가상 시뮬레이션을 구현한다.
이 시스템은 실제 설비 도입 전 최적 운영 환경을 미리 검증하는 '가상 시운전(Virtual Commissioning)' 기능을 제공한다. 생산 단계에서는 물류 흐름과 공정 데이터를 실시간 분석해 병목과 불량을 예측한다. 또 AI 기반 비전 검사와 예측 유지보수 기술로 글로벌 공장의 효율성과 확장성을 극대화한다.
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| LG전자가 엔비디아 AI 플랫폼을 활용해 구축한 디지털트윈 기술 시연 모습. 가상의 공간에 미리 생산라인을 만들고, 향후 구축될 실제 공장의 생산과 물류 흐름을 미리 살펴 공장이 최적의 효율을 낼 수 있도록 설계한다. [사진=LG전자] | 
LG전자와 엔비디아 협력은 AI 데이터센터 냉각솔루션 분야로도 확장된다. LG전자는 냉각수를 순환시켜 발열을 관리하는 액체냉각 장치인 냉각수분배장치(CDU) 공급을 위해 엔비디아 인증을 추진 중이다.
LG전자는 CDU를 포함해 열회수 시스템, 고효율 직류(DC) 전력 솔루션 등 친환경 기술을 보유하고 있다. 이를 기반으로 데이터센터의 에너지 절감과 탄소 저감을 목표로 중장기 파트너십을 모색하고 있다.
LG전자 유우진 최고전략책임자(CSO)부문 오픈이노베이션테스크 상무는 "AI 선도기업인 엔비디아와 전략적 협력을 바탕으로 미래기술 혁신에 속도를 낼 것"이라고 말했다.
LG그룹의 AI 싱크탱크인 LG AI연구원도 엔비디아와 협력 중이다. 양사는 LG의 초거대AI 모델 '엑사원(EXAONE)'을 국내 기업과 학계, 스타트업에 지원하는 공동 프로젝트를 진행하고 있다.
syu@newspim.com


 
                
 
           
       
                         
                                     
                                     
                                            
 
                                                     
                                                    







 
                         
                        