2026.03.24by 배종인 기자
한국전자통신연구원(ETRI) 정영준 본부장은 지난 6일 서울 삼성동 코엑스에서 개최된 ‘Physical AI Frontier 2026’ 컨퍼런스에서 ‘시뮬레이션 기반 웨어러블 슈트 강화학습, 온디바이스 사족로봇 사례로 살펴보는 피지컬AI의 현재와 미래’를 주제로 발표하며, 인공지능이 물리 세계에서 실제 행동으로 이어지기 위해서는 시뮬레이션 기반 학습과 온디바이스 AI 구현 능력의 중요성을 강조했다. 피지컬 AI는 시뮬레이션을 통해 현실의 위험과 비용을 최소화하며 학습하고, 경량화된 인공지능을 디바이스에서 즉시 실행하는 온디바이스 기술을 결합함으로써 로봇과 웨어러블 등 물리 시스템이 실제 환경에서 안전하고 지연 없이 행동하도록 만드는 핵심 기술로 자리 잡고 있다.
2026.03.05by 배종인 기자
AI 모델 운영비의 핵심 변수인 GPU 메모리 부담을 낮추기 위한 ‘양자화(Quantization)’ 경쟁이 대형언어모델(LLM)로 확산되는 가운데, 노타가 업스테이지의 ‘Solar-Open-100B’를 대상으로 한 양자화 모델을 허깅페이스에 공개했다. 모델 카드에 따르면 ‘Nota MoE Quantization’ 적용 시 가중치 메모리 풋프린트는 191.2GB에서 51.9GB로 줄었다. 성능 지표로는 위키텍스트-2 기준 PPL이 원본 6.06 대비 6.81로 제시됐다. 노타는 이를 MoE 구조에서 발생할 수 있는 양자화 왜곡을 줄이기 위한 기법이라고 설명했으며, 일부 보도에서는 과기정통부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계 및 특허 출원도 언급했다.
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