제조AI 다음 승부처는 ‘확산’…최재식 KAIST 교수가 그리는 ‘M.AX’

AI 요약

최재식 KAIST 교수 겸 인이지 대표는 제조AX(M.AX) 확산을 위해 검증된 AI 모델과 데이터를 다른 제조 현장에서 반복 활용할 수 있는 체계 구축이 시급하다고 제언했습니다. 그는 기존 제조 현장에서 학습한 모델을 소규모 데이터로 재학습하는 전이학습과 성공 모델의 공통 자산화·상호 검증, 센서 오류 등에도 대응 가능한 안전성 검증체계(가드레일)가 필요하다고 강조했습니다. 산업부 AI팩토리 선도 프로젝트의 성과가 가시화한 42개 사업장은 생산성 평균 30.1% 향상, 불량률 평균 15.5% 감소했고 일부 모델은 1호 공장의 성과를 2·3호 공장으로 확산할 때 개발 기간을 50~85%, 안정화 기간을 최대 80% 단축했다고 소개했습니다.