科学技術情報通信部は慶南・昌原にあるShinsung Deltatechを訪問し、フィジカルAI事前検証事業の成果を点検し、地域の製造競争力強化策を議論したと8日明らかにした。
科学技術情報通信部はフィジカルAIに基づく精密制御技術の適用可能性を確認し、今後推進予定の「慶南AX（人工知能転換）」大型研究・開発（R&D）事業との連携方向に関する現場の意見を聴取するため、今回の現場訪問を実施した。
慶南AX事業は単純な工程自動化を超え、製造現場の物理的特性と熟練工のノウハウをAIモデルに直接反映することが核心である。これに向け、物理法則が内在したAIモデルである「PINN」を基盤とする大規模行動モデル（LAM）技術の開発に注力している。
先立って科学技術情報通信部と情報通信産業振興院は昨年の補正予算を投入し、慶南地域の製造企業8社を対象に現場実証を進めた。
科学技術情報通信部と情報通信産業振興院は2025年の補正予算を通じて事前検証事業を推進し、慶南地域の製造企業8社を対象に現場実証を実施した。
Shinsung Deltatechはプラスチック射出・組立工程で、工程データと作業者の行動、原材料の状態、不良形状などアクションデータを連携したAI学習用データセットを構築し、デジタルツインモデルを活用して工程品質を事前に予測・補正した。これにより不良率の低減と設備稼働率の向上可能性を確認したと、科学技術情報通信部は説明した。
ファスンR&Aはゴム押出工程で発生する素材変形を事前に予測し、設備総合効率を5%以上改善した。CTRはアルミ加工工程で発生する機械のびびり（チャタリング）現象を予測して不良率を下げ、加工サイクルタイムを17%以上短縮した。
科学技術情報通信部はこうした事前検証の成果を踏まえ、2026年上半期から「慶南AX」事業に本格着手する。
裵慶勲（ペ・ギョンフン）副総理兼科学技術情報通信部長官は「実際の製造現場で生成されるデータを体系的に構築することが何より重要だ」と述べ、「これを土台に今後フィジカルAIファウンデーションモデルが開発されれば、オープンソース方式で拡散し、多くの企業が容易に活用できるエコシステムをつくる」と語った。