블록오디세이 Leaf AI, 산업용 인텔리전스 OS ‘ASLA 1.0’ 공개

블록오디세이의 인공지능(AI) 연구소 ‘Leaf AI’가 파운데이션 모델 및 산업 특화 AI 상위 레이어에서 학습, 기억, 판단, 추론, 행동 전 과정을 능동적으로 통제하는 산업용 지능 운영체제 ‘ASLA Intelligence OS’(이하 ASLA 1.0)를 공식 공개하고 본격적인 엔터프라이즈 실증(PoC)과 학계 검증에 나선다고 7일 밝혔다.

ASLA는 새로운 대형언어모델(LLM)을 추가 개발하는 것이 아니라, GPT, 클로드(Claude), 큐원(Qwen) 등 범용 LLM이나 소형언어모델(SLM), 산업 특화 모델 상단에서 구동되는 상위 ‘인텔리전스 OS(Intelligence OS)’다. 외부에서 유입되는 방대한 데이터와 분산 학습 결과를 무조건 수용하는 대신, 업무적 의미와 모델 증거, 신뢰도 및 위험도를 정밀 분석해 ‘학습(Learn)·기억(Memorize)·보류(Defer)·거부(Reject)·샌드박스 검증(Sandbox)·연합 반영(Federate)’ 중 최적의 처리 방식을 스스로 결정하는 ‘선택학습(Selective Learning)’을 핵심 골자로 한다.

ASLA 1.0의 코어 아키텍처는 ‘온톨로지·지식그래프 → 시맨틱 엔진 → 시맨틱 스코어링 → ASLA 학습·의사결정 엔진 → 피드백 루프’ 파이프라인으로 구성된다. 정형·비정형 데이터를 비즈니스 도메인의 의미와 관계 중심으로 구조화한 뒤 연관성과 중요도, 신뢰도를 교차 평가하며, 다자간 연합학습 환경에서는 독자 모듈(CVSF-MA)이 참여자별 학습 성과의 선택과 선별 집계를 전담한다.

이 기술은 산업 현장의 해묵은 기술적 난제인 ‘데이터 비독립동일분포(Non-IID)’와 ‘음의 전이(Negative Transfer)’를 정면으로 돌파한다. 실제 공장이나 자율주행 로봇 등 산업 현장의 데이터는 설비, 공정, 센서 규격에 따라 데이터 분포가 상이하다. 이를 기존 연합학습(FedAvg)처럼 단순 평균 방식으로 병합할 경우, 무관한 데이터나 오염된 학습 결과가 섞여 전체 AI 모델 성능을 급격히 떨어뜨리는 ‘음의 전이’가 발생한다. 반면 ASLA는 현실 업무의 온톨로지 의미망과 모델 증거를 대조해 실제 성능 개선에 기여하는 결과값만 선별 채택함으로써, 보안상 데이터 반출이 불가능한 폐쇄망 제조 환경에서도 원본 데이터 외부 유출 없이 고성능 협동 학습을 가능케 한다.

기술적 유효성은 벤치마크 테스트를 통해 입증됐다. 7개 참여자가 투입된 제조업 특화 심화 시나리오에서 ASLA는 기존 대표 연합학습 알고리즘인 FedAvg(0.740) 대비 0.837을 기록해 최대 9.7%p 높은 성능 우위를 보였다. 이어 코어 알고리즘 수정 없이 산업별 도메인 지식팩만 교체해 금융, 은행, 의료, 교육, 제조, 물류, 유통, 로봇 등 8개 산업(약 320만 건 규모)으로 검증 범위를 확대한 결과, 정상 환경 전 분야에서 FedAvg 대비 +2.08%p~+3.47%p의 균일한 성능 격차를 유지했다. 악의적 공격이나 결측치가 주입된 가혹 조건(온톨로지 50% 오염, 복합 공격 등)에서도 8개 중 7개 산업군에서 기준선을 상회하는 강력한 복원력을 나타냈다.

블록오디세이는 ASLA의 단계별 진화 로드맵도 구체화했다. 현재의 ‘1.0 선택학습’ 단계를 시작으로, 판단 기준 자체를 경험적으로 축적하며 미래 이상징후를 예측하는 ‘2.0 예측·분석’, 나아가 최적의 행동을 스스로 추론해 실제 로봇과 업무 시스템을 제어하는 ‘3.0 생성형 추론·행동’ 단계로 고도화할 방침이다.

산업계 적용도 속도감 있게 전개되고 있다. DATON과 손잡고 AI 데이터센터 및 피지컬 AI의 공통 지능 계층 적용을 검토 중이며, 매트로텍과는 자동차 재제조 스마트팩토리(MES 연동) 및 보육 시설 플랫폼에 선택적 학습 아키텍처를 도입한다. 자율주행 배송로봇 실증에도 착수해 주행 중 수집되는 수많은 실패 및 환경 데이터 중 의미 있는 주행 경험만을 선별 학습해 기동 정책에 반영하는 PoC를 추진한다.

연창학 블록오디세이 대표는 “AI 산업의 차세대 격전지는 단순히 파라미터가 거대한 모델을 만드는 것을 넘어, 산재한 복수 모델과 데이터를 얼마나 안전하고 똑똑하게 통제하며 진화시킬 수 있느냐에 달렸다”며 “ASLA를 기존 모델들의 두뇌 역할을 하는 독보적인 인텔리전스 OS로 발전시켜, 폐쇄망 제조와 피지컬 로보틱스 등 실제 산업 현장의 AI 학습 병목을 해결하는 표준 솔루션으로 글로벌 시장과 학계에 제시할 것”이라고 밝혔다. 

Welaunch 이나은 기자

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