핵심 요약
AWS의 Physical AI 프레임워크는 물리적 세계와 디지털 지능 간 지속 학습 루프를 구현하고, 엔드투엔드 수명 주기를 6대 역량으로 구체화합니다.
구현 방법
- 다중 모달 입력(센서, 카메라, LiDAR)을 수집하고 RTOS 엣지에서 실시간 추론으로 직결
- 클라우드의 지식 그래프 및 OT/IT 시스템 연동으로 고수준 추론·계획 지원
- 이중 경로 아키텍처로 실시간 반응과 장기 학습을 병행 관리
- 시뮬레이션/디지털 트윈(Omniverse/UE/Unity)과 SageMaker, Batch를 통한 모델 개발·훈련
- 엣지 추론/운영: Greengrass, Local Zones, Outposts로 저지연 실행 보장
- 보안·규정 준수: IoT Core, Secrets Manager, IoT Defender로 자율 플릿 보호
주요 결과
- 물리-디지털 루프의 연속 학습으로 시스템 신뢰성 및 반응성 향상
- 엣지-클라우드 하이브리드 배포로 운영 민첩성 강화
- 종합 보안 프레임워크로 데이터 보호 및 규정 준수 확보
