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어플라이드 인튜이션, 미 해군 ‘DECK’ 대규모 데이터 엔진 구축 완료

물리 AI(Physical AI) 분야 기업 어플라이드 인튜이션(Applied Intuition)이 미 해군에 첫 번째 ‘대규모 데이터 엔진’ 체계를 인도했다고 밝혔다. 이번에 납품된 프로그램은 ‘데이터 엣지 컬렉션 키트(Data Edge Collection Kit, DECK)’로, 자율 시스템을 신속히 실전 배치하기 위한 데이터 수집·운영 기반을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있다. DECK은 미 해군의 로봇·자율체계 포트폴리오 획득 조직(PAE RAS) 산하 프로그램으로, 작전 현장에서 발생하는 센서 및 임무 데이터를 함정 ‘엣지’에서 직접 모으고 이를 AI·자율 기능 개발에 활용할 수 있도록 설계됐다. 회사 측은 전장 환경에서 축적되는 고품질 데이터가 ‘실전 수준의 AI 및 자율 체계’를 만드는 핵심 요건이라고 강조했다. 그동안 관련 인프라 투자가 충분치 않아, 작전 환경에서 데이터를 체계적으로 수집·정제·학습으로 연결하는 속도가 기대에 미치지 못했다는 평가가 제기돼 왔다. 특히

어플라이드 인튜이션, 미 해군 ‘DECK’ 대규모 데이터 엔진 구축 완료

물리 AI(Physical AI) 분야 기업 어플라이드 인튜이션(Applied Intuition)이 미 해군에 첫 번째 ‘대규모 데이터 엔진’ 체계를 인도했다고 밝혔다. 이번에 납품된 프로그램은 ‘데이터 엣지 컬렉션 키트(Data Edge Collection Kit, DECK)’로, 자율 시스템을 신속히 실전 배치하기 위한 데이터 수집·운영 기반을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있다.

DECK은 미 해군의 로봇·자율체계 포트폴리오 획득 조직(PAE RAS) 산하 프로그램으로, 작전 현장에서 발생하는 센서 및 임무 데이터를 함정 ‘엣지’에서 직접 모으고 이를 AI·자율 기능 개발에 활용할 수 있도록 설계됐다. 회사 측은 전장 환경에서 축적되는 고품질 데이터가 ‘실전 수준의 AI 및 자율 체계’를 만드는 핵심 요건이라고 강조했다.

그동안 관련 인프라 투자가 충분치 않아, 작전 환경에서 데이터를 체계적으로 수집·정제·학습으로 연결하는 속도가 기대에 미치지 못했다는 평가가 제기돼 왔다. 특히 소프트웨어 기반으로 전력이 빠르게 진화하는 전장 환경에서, 무기·센서·플랫폼의 적응 속도가 승패를 가르는 만큼 데이터 파이프라인의 미비는 치명적 제약이 될 수 있다는 지적이 있었다. 이로 인해 해군의 일부 자율·준자율 시제품은 표적 식별, 위협 평가, 교전 유도 과정에서 수작업과 구형 절차에 의존해 의사결정이 느려지고, 경쟁적 해양 환경에서 킬체인의 효과가 제한될 수 있다는 분석도 뒤따랐다.

DECK은 이 공백을 메우기 위해 함정 현장에서 AI를 활용해 수천 시간 규모의 운용 데이터를 수집하고, 그 결과를 토대로 소프트웨어 업데이트를 신속히 반영하는 구조를 갖췄다. 이를 통해 인식 정확도를 높이는 동시에 운용자의 부담을 낮추는 것을 목표로 한다. 미 해군이 PAE RAS 체계를 구축·확대하는 과정에서, DECK이 전 영역에 자율성을 확산시키는 ‘임무 촉진자’ 역할을 하게 된다는 설명이다.

어플라이드 인튜이션의 공동창업자이자 CEO인 카사르 유니스(Qasar Younis)는 “미래의 군함은 소프트웨어로 정의되며, DECK은 그 비전을 떠받치는 핵심 구성요소”라며 “DECK은 함정을 데이터를 만들어내고 지속적으로 성능을 개선하는 플랫폼으로 바꾸고, 바다 위에서 실질적으로 작동하는 데이터 엔진을 제공한다”고 말했다. 이어 “일회성 체계가 아니라 함대에 작전 속도로 AI를 전달할 수 있는 기반”이라고 덧붙였다.

한편 미 해군 장관 존 펠런(John Phelan)은 지난 2월 AFCEA West 행사에서 DECK의 의미를 언급하며, 데이터 엔진 구축이 곧 AI 전력의 출발점이라는 취지로 강조했다. 그는 해군이 DECK을 통해 함정을 ‘정적 플랫폼’이 아닌 ‘학습하는 시스템’으로 전환해 반복적·적응적 피드백 루프를 만들 수 있다고 설명했다. 또한 무인체계와 AI 확산을 위해서는 민간 부문과의 협력이 선택이 아니라 전제이며, 속도와 규모를 위해 이를 더 가속해야 한다는 입장을 밝혔다.

회사 측은 현재의 함정 아키텍처가 하드웨어 중심으로 구축돼 시스템이 사일로화되고 기존 체계와 강하게 결합돼 있어, 소프트웨어 전개 속도가 느려지고 신형 위협에 대한 대응력이 떨어진다고 진단했다. DECK은 수년간 방산·상용 고객과 함께 개발해 온 ‘데이터 엔진(Data Engine)’ 솔루션의 일부로, 해군이 추진하는 소프트웨어 정의 함대 및 더 큰 ‘전투 데이터 생태계(Warfighting Data Ecosystem)’로 나아가기 위한 초기 단계라고 소개했다.

구체적으로 DECK은 함정 탑재 센서를 활용해 실시간 자동 탐지·분류·기록 기능을 수행하고, 운용자에게 통합 화면과 시각적 오버레이를 제공한다. 또한 제한된 위성 통신 대역폭을 지능적으로 관리하도록 설계됐다. 함정 밖에서는 데이터 큐레이션과 AI/머신러닝 파이프라인 재학습을 통해 배치된 AI 모델과 인터페이스 소프트웨어를 ‘무선(OTA) 업데이트’로 개선할 수 있으며, 이 과정에서 장병의 개입을 최소화하는 것을 지향한다.

아울러 모듈형 구조를 통해 소형 폼팩터로도 빠르게 배치할 수 있고, 필요 시 종단 간(end-to-end) 역량의 일부로 확장도 가능하다고 회사는 설명했다. 미 해군이 이번 ‘선도(pathfinder) 역량’ 제공을 통해 소프트웨어 정의 함대를 얼마나 빠른 속도로 구현하려는지에 대한 방향성을 분명히 했다는 평가도 나온다.

 

출처: Applied Intuition, Inc.

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