Gritt와 MasTec, 태양광 건설에 피지컬 AI 도입 위해 협력

Gritt와 MasTec가 미국 여러 주의 대규모 태양광 발전 프로젝트를 시작으로 재생에너지 건설 현장에서 피지컬 AI 활용을 확대하고 있다. 이번 협력은 Gritt의 로봇 시스템과 MasTec Renewables의 건설팀을 결합해, 계획 소프트웨어에 머물던 AI를 자재의 이동과 설치 현장에 적용한다.

발표에 따르면 MasTec은 실제 진행 중인 프로젝트에서 Gritt를 평가했으며, 해당 시스템은 태양광 패널을 메가와트 규모로 설치하는 데 도움을 줬다. 양사는 이제 여러 차례의 도입 계획을 추진하고, 다른 인프라 분야에서의 활용 방안도 모색할 예정이다. 계약의 재무 조건은 공개하지 않았으며, 개별 프로젝트 현장도 밝히지 않았다.

건설 로봇 분야에서 중요한 점은 작업 환경이다. 태양광 발전소에는 반복적인 설치 작업이 수천 건에 이르지만, 작업은 변화하는 날씨와 고르지 않은 지면, 이동하는 장비, 가까이에서 일하는 사람들 사이에서 이뤄진다.

건설 현장 인력이 이미 사용하는 장비에 로봇 부착 장치 적용

Gritt의 접근 방식은 AI를 일반적인 건설 기계용 로봇 부착 장치와 결합한다. 출시 발표에서 회사는 스키드 스티어 로더와 지게차 같은 차량에 로봇 팔을 연결해 자재 취급과 조립 작업을 수행하는 방식을 소개했다. 이는 시공업체가 완전히 새로운 차량 플랫폼을 도입하도록 요구하는 대신, 익숙한 장비에 자동화 기능을 더한다.

회사는 7월에 외부에 모습을 드러내며 프리시드 및 시리즈 A 투자로 3,240만 달러를 유치했다고 밝혔다. 여기에는 Obvious Ventures가 주도한 2,600만 달러 규모의 시리즈 A 투자가 포함됐다. MasTec과의 계약은 이 출시와 그에 앞서 체결된 Burns & McDonnell과의 태양광 건설 협력에 이은 것이다.

Gritt의 태양광 제품 페이지에는 패널을 집어 옮겨 배치하는 작업이 현재 적용 사례로 제시돼 있으며, 퍼린 조립, 부품 운송, 작업 감독도 향후 확장 분야에 포함돼 있다. 회사는 지금까지 패널 3만 5,000개 초과, 태양광 발전 설비 18MW 초과를 설치했다고 보고했다. 별도로 제시한 계약 기반 건설 물량 2.8GW는 완료된 설치 실적이 아니라 계약에 따른 향후 작업을 가리킨다.

Gritt는 변화하는 현장에 대응하도록 기계를 어떻게 학습시키는가

아키텍처에 관한 기술 설명에서 Gritt는 건설 환경에서 수집한 라벨이 있는 이미지와 라벨이 없는 이미지 및 동영상으로 학습한 기반 모델을 소개한다. 이 공통 표현을 바탕으로 제어 정책, 분할, 6자유도 자세 추정 등 특정 작업용 모델을 구축한다. 6자유도 자세 추정은 3차원 공간에서 물체의 위치와 방향을 파악하는 기술이다.

회사는 학습과 실행 검증을 결합한다. 관찰 시스템은 불확실성을 평가하고 제안된 동작을 검증하며, 새 모델은 제어권을 넘겨받기 전에 먼저 섀도 모드로 작동한다. 개입 및 복구 메커니즘을 통해 시스템에 도움이 필요할 때도 작업을 이어갈 수 있으며, 이후 학습에 활용할 사례도 생성한다.

Gritt는 실제 환경에서 시뮬레이션을 거쳐 다시 실제 환경으로 이어지는 파이프라인도 소개한다. 현장 이미지와 동영상으로 장면을 재구성한 뒤, 이를 시뮬레이션 기반 학습 및 검증 에피소드로 활용한다. CAD 모델과 재구성된 객체, 무작위화된 조건을 이용하면 실제 현장에서 같은 상황이 다시 발생할 때까지 기다리지 않고도 이례적인 상황을 재현해 검토할 수 있다.

이러한 메커니즘은 도입 과정의 핵심 과제를 해결한다. 로봇은 예상치 못한 상황이 발생할 때마다 부품이 손상되거나 프로젝트가 중단되는 일 없이 낯선 조건에 대응해야 한다. 엔지니어링의 목표는 단순히 시연을 성공시키는 것이 아니라 다양한 조건에서도 일관된 성능을 내는 것이다.

MasTec이 적합한 도입 파트너인 이유

MasTec Renewables의 태양광 사업은 개발과 설계부터 건설 및 운영까지 아우른다. 사업 역량에는 태양광 시스템 모델링, 자재 물류, 기초 공사, 전력 집전 시스템, 변전소, 고압 전력망 연결이 포함된다. 고정식 시스템은 물론 단축 및 양축 추적 시스템도 설치한다.

이처럼 폭넓은 사업 범위 안에서 로봇을 이용한 패널 설치는 훨씬 더 큰 시공 과정의 일부가 된다. 기계의 설치 속도는 인력과 자재, 기초 공사, 전기 작업이 계속 조율될 때만 의미가 있다. 단독으로 성능이 우수한 부착 장치라도 시공업체의 공정 순서와 유지보수 및 안전 관행에 맞아야 한다.

MasTec Renewables의 건설 담당 부사장 Rob Turner는 회사의 평가 결과를 통해 자사 인력의 경험과 Gritt의 기술을 결합할 기회를 확인했다고 말했다. 양사는 숙련된 현장 인력을 지원하는 데 초점을 맞춰 도입을 추진하며, 사람은 계속해서 작업을 안내하고 검증할 예정이다.

작업자 감지는 기술적 과제의 일부

Gritt가 공개한 연구는 야외 로봇의 안전을 위해 학습 데이터 파이프라인에 주의를 기울여야 하는 이유도 보여준다. 작업자 감지 분석에서 회사는 자동화된 데이터 품질 필터가 무릎을 꿇거나 쪼그려 앉은 사람, 또는 일부가 가려진 사람의 이미지를 불균형적으로 많이 걸러낼 수 있는지 살펴봤다.

이런 자세는 필터링된 데이터셋에 드물게 나타나더라도 건설 현장에서는 흔히 볼 수 있습니다. 경계 상자는 작업자의 위치를 정확히 식별할 수 있지만, 포즈 추정기는 그 사람의 관절 위치를 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 사례 전체를 제외하면 실제로 배치된 로봇이 알아봐야 하는 바로 그 상황이 데이터에서 사라질 수 있습니다.

Gritt는 데이터에서 추출한 작업 자세를 취한 작업자의 시뮬레이션 데이터를 추가한 결과, 실제 현장 영상에서 낮은 자세에 대한 탐지 재현율이 1.6퍼센트포인트 향상됐다고 밝혔습니다. 이 결과는 해당 지각 평가에만 해당하며, MasTec 배치의 전반적인 안전 성과를 측정한 것은 아닙니다.

패널 설치를 넘어 건설 현장을 이해하는 기술로

Gritt의 더 큰 목표는 물리적 작업 수행을 현장 검증 및 계획과 연결하는 것입니다. 시스템은 작업을 수행하는 동안 정보를 수집하므로, 실제로 시공된 내용과 프로젝트에서 다음 단계로 완료할 예정인 내용을 비교할 수 있습니다.

MasTec의 당면 적용 분야는 여전히 태양광 건설입니다. Gritt는 반복적인 현장 배치를 통해 더 많은 작업과 조건에 맞춰 기술을 조정할 수 있습니다. 이 파트너십의 다음 과제는 운영 측면에 있습니다. 건설 작업자들이 발휘하는 판단력과 조정 능력을 유지하면서 유용한 자동화를 여러 프로젝트에 일관되게 도입할 수 있는지가 관건입니다.