현실 기반 시뮬레이션과 약점 탐색 AI
라플라스 인텔리전스는 현실 세계를 재구성한 고정밀 시뮬레이션과, 이 안에서 끊임없이 취약점과 실패 지점을 찾는 AI 에이전트를 결합한 서비스를 제공한다. 로봇, 자율주행차, 스마트시티 솔루션 등 어떤 피지컬 AI든 실제 배치 전에 시뮬레이션에서 안전성을 확인하는 것이 목표다.
시뮬레이션 환경은 엔비디아(NVIDIA)의 AI 월드 시뮬레이션 플랫폼 '코스모스(Cosmos)'를 추가 학습해 만들었다. 구글 스트리트뷰 이미지 같은 참고 자료에 지도 데이터를 결합해 실제 축척에 맞는 거리를 생성하며, 애리조나의 고속도로나 파리의 횡단보도도 구현할 수 있다고 회사는 설명했다. 개발자가 언어 프롬프트로 오후 교통 혼잡 같은 조건을 실시간으로 바꿀 수 있고, 톰톰(TomTom) 등 내비게이션 업체의 실시간 교통 정보도 활용한다.
주변 차량의 행동까지 시뮬레이션하는 점도 특징이다. 시연에서 테스트 차량이 반대 차선으로 급하게 꺾자 맞은편 차량이 충돌을 피해 움직였다. 일부 생성형 월드 모델에서 차량이 서로 통과하는 것과 대비된다. 하워드 선(Howie Sun) 최고경영자(CEO)는 "참여자 모두가 서로에게 반응하는 상호작용형 월드 모델에 가깝다"고 말했다.
코너 케이스를 AI가 직접 설계
핵심 차별점은 드물고 까다로운 상황, 이른바 코너 케이스를 자동으로 설계하는 AI 에이전트다. 선 CEO는 뉴스나 경찰의 충돌 사고 보고서 같은 정보를 바탕으로 자율주행차 등을 적극적으로 시험할 수 있다고 밝혔다. 지금까지는 녹화 영상을 시뮬레이션으로 바꾸거나 사람이 시나리오를 구상하는 방식이 주류였다. 웨이브(Waabi) 등 일부 자율주행 기업은 이미 AI로 엣지 케이스를 만들고 있다.
회사는 범용 로봇이 현실에 투입될수록 이런 기술의 필요성이 커질 것으로 본다. 선 CEO는 "범용 로봇은 데이터가 적고 현실에서 어떤 엣지 케이스가 나올지 아무도 모른다"고 말했다.
흑자 운영 속 경쟁사는 애플라이드 인튜이션
선 CEO와 공동 창업자인 헨리 리우(Henry Liu) 최고과학책임자는 1년 전 미시간대에서 회사를 세웠다. 두 사람은 2023년 자율주행 AI를 시뮬레이션에서 검증하는 연구로 네이처(Nature) 표지 논문을 냈다. 회사 이름은 모든 상태를 알면 미래를 정확히 예측할 수 있다는 '라플라스의 악마'에서 따왔다.
매출은 주로 자율주행 분야에서 나오며 고객은 일본 상용차 업체 이스즈(Isuzu)와 텍사스의 자율주행 트럭 기업 봇 오토(Bot Auto) 등이다. 엔비디아도 고객이며, T-모바일과 함께 캘리포니아 새너제이의 스마트시티 교통 운영 시범사업을 무상으로 진행 중이다. 물류창고용 휴머노이드 로봇 업체와도 초기 단계의 협력을 하고 있다. 계약은 대부분 프로젝트 단위로, 정기 매출 구조로의 전환을 추진한다.
최대 경쟁사는 지금까지 12억 달러를 조달하고 기업가치 150억 달러를 인정받은 애플라이드 인튜이션(Applied Intuition)이다. 이스즈는 이곳의 고객이기도 하다. 선 CEO는 "AI로 AI를 시험하는 방식이 가장 큰 해자가 될 것"이라고 말했다.
피지컬 AI의 안전 검증이 보험사와 규제기관이 신뢰할 근거 마련으로 이어질 수 있다는 점은 로봇·자율주행 산업을 키우는 국내 기업에도 참고할 대목이다.
