Physical AI 전문 기업 ㈜엑스와이지(대표 황성재)가 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 개발 국책과제 컨소시엄에 핵심 참여기관으로 선정됐다.
독파모 프로젝트는 외산 기술 의존도를 낮추고 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하기 위한 국가 사업이다. 초대형 언어모델 개발을 시작으로 멀티모달 모델, 행동형 AI로 단계적으로 확장하는 구조로 추진된다. 1차 평가를 통과한 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 모티프테크놀로지스가 합류하면서 총 4개 팀이 참여하는 경쟁 체제로 운영된다.
엑스와이지가 참여하는 모티프테크놀로지스 컨소시엄은 AI 인프라, 데이터 구축, 학계 등으로 구성된 풀스택 협력 체계를 갖추고 있다. 이 가운데 엑스와이지는 VLA(Vision-Language-Action, 시각·언어·행동) 기반 로보틱스 적용을 담당한다.
엑스와이지는 전국 각지에서 운영 중인 로봇을 통해 축적한 대규모 실환경 데이터를 파운데이션 모델 학습에 제공한다. 사람과 로봇 간 상호작용 과정에서 생성되는 멀티모달 데이터와, 자체 개발한 글러브엑스 디바이스를 활용한 정밀 조작 데이터도 함께 수집·가공해 Physical AI 모델의 성능 고도화에 기여할 계획이다.
개발된 모델은 협동 서비스 로봇과 세미 휴머노이드 로봇 DEUX 등 다양한 폼팩터에 적용된다. 이를 통해 AI 기술이 실제 물리 환경에서 작동하는 수준까지 현장 실증을 수행하고 확산 기반을 마련할 방침이다.
정부는 향후 단계별 평가를 통해 모델 성능을 점검하고, 경쟁 방식으로 최종 지원 대상을 선별할 계획이다.
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XYG Selected as a Key Participant in a National Project Consortium to Develop an Independent AI Foundation Model
Physical AI specialist company XYG Co., Ltd. (CEO Seongjae Hwang) has been selected as a key participant in the consortium for the national project to develop the 'Independent AI Foundation Model (Dokpamo)' promoted by the Ministry of Science and ICT.
The Dokpamo Project is a national initiative aimed at reducing reliance on foreign technology and securing an independent AI foundation model. It will begin with the development of a large-scale language model and gradually expand to multimodal models and behavioral AI. With the addition of Motif Technologies, following the initial evaluations by LG AI Research Institute, Upstage, and SK Telecom, the project will operate as a competitive system, with a total of four participating teams.
The Motif Technologies consortium, in which XyG participates, has a full-stack collaborative system comprised of AI infrastructure, data construction, and academia. Among them, XyG is responsible for applying VLA (Vision-Language-Action)-based robotics.
Xyzy will provide foundation model training with large-scale real-world data accumulated through robots operating across the country. It also plans to collect and process multimodal data generated during human-robot interactions, as well as precision manipulation data using its proprietary GloveX device, to enhance the performance of Physical AI models.
The developed model will be applied to various form factors, including collaborative service robots and the semi-humanoid robot DEUX. This will enable field demonstrations of AI technology operating in real-world physical environments and lay the foundation for its widespread adoption.
The government plans to examine model performance through step-by-step evaluations in the future and select final support recipients through a competitive process.
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Xワイジ、独自AIファンデーションモデル開発国策課題コンソーシアムコア参加機関選定
Physical AI専門企業(株)エックスワイジ(代表ファン・ソンジェ)が科学技術情報通信部が推進する'独自AIファンデーションモデル(独派母)'開発国策課題コンソーシアムに核心参加機関に選定された。
独パモプロジェクトは外産技術依存度を下げ、独自のAIファンデーションモデルを確保するための国家事業だ。超大型言語モデルの開発をはじめ、マルチモーダルモデル、行動型AIに段階的に拡張する仕組みとして推進される。 1次評価に合格したLG AI研究院、アップステージ、SKテレコムに続き、モチーフテクノロジーが合流し、計4チームが参加する競争体制で運営される。
エクスワイジが参加するモチーフテクノロジーコンソーシアムは、AIインフラ、データ構築、学界などで構成されたフルスタック協力体制を整えている。この中で、XワイジはVLA（Vision-Language-Action、視覚・言語・行動）ベースのロボティクス適用を担当する。
Xワイジは、全国各地で運営されているロボットを通じて蓄積した大規模な実環境データをファンデーションモデル学習に提供する。人とロボット間の相互作用過程で生成されるマルチモーダルデータと、自社開発したグローブエックスデバイスを活用した精密操作データも一緒に収集・加工し、Physical AIモデルの性能高度化に寄与する計画だ。
開発されたモデルは、協同サービスロボットやセミヒューマノイドロボットDEUXなど多様なフォームファクタに適用される。これにより、AI技術が実際の物理環境で動作するレベルまで現場実証を行い、拡散基盤を設ける方針だ。
政府は今後段階的評価を通じてモデル性能をチェックし、競争方式で最終支援対象を選別する計画だ。
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XYG被选为国家项目联盟的关键参与者，负责开发独立的AI基础模型
物理人工智能专业公司 XYG Co., Ltd.（CEO 黄成宰）被选为科学技术信息通信部推动的“独立人工智能基础模型（Dokpamo）”国家项目联盟的关键参与者。
Dokpamo项目是一项旨在减少对外国技术依赖、构建独立人工智能基础模型的国家级计划。该项目将首先开发大规模语言模型，并逐步扩展到多模态模型和行为人工智能。在LG人工智能研究院、Upstage和SK Telecom完成初步评估后，随着Motif Technologies的加入，该项目将以竞争机制运作，共有四个团队参与。
XyG参与的Motif Technologies联盟拥有一个由人工智能基础设施、数据构建和学术界组成的全栈式协作系统。其中，XyG负责应用基于VLA（视觉-语言-动作）的机器人技术。
Xyzy将利用遍布全国的机器人运行所积累的大规模真实世界数据，提供基础模型训练。该公司还计划收集和处理人机交互过程中产生的多模态数据，以及利用其专有的GloveX设备获取的精准操作数据，以提升物理AI模型的性能。
所开发的模型将应用于各种外形尺寸的设备，包括协作服务机器人和半人形机器人DEUX。这将有助于在真实物理环境中进行人工智能技术现场演示，并为其广泛应用奠定基础。
政府计划在未来通过分阶段评估来检验模式表现，并通过竞争性程序选出最终的援助对象。
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XYG sélectionné comme participant clé d'un consortium de projet national visant à développer un modèle de fondation d'IA indépendant
La société XYG Co., Ltd., spécialisée dans l'IA physique (PDG Seongjae Hwang), a été sélectionnée comme participant clé du consortium pour le projet national visant à développer le « Modèle de fondation d'IA indépendante (Dokpamo) » promu par le ministère des Sciences et des TIC.
Le projet Dokpamo est une initiative nationale visant à réduire la dépendance aux technologies étrangères et à garantir un modèle de base indépendant pour l'IA. Il débutera par le développement d'un modèle de langage à grande échelle et s'étendra progressivement aux modèles multimodaux et à l'IA comportementale. Suite à l'intégration de Motif Technologies et aux évaluations initiales menées par LG AI Research Institute, Upstage et SK Telecom, le projet fonctionnera comme un système compétitif, avec un total de quatre équipes participantes.
Le consortium Motif Technologies, auquel participe XyG, dispose d'un système collaboratif complet intégrant infrastructure d'IA, construction de données et recherche académique. XyG est notamment responsable de l'application de la robotique basée sur le modèle VLA (Vision-Langage-Action).
Xyzy assurera l'entraînement des modèles de base grâce à des données réelles à grande échelle, collectées par des robots déployés sur l'ensemble du territoire. L'entreprise prévoit également de collecter et de traiter des données multimodales issues des interactions homme-robot, ainsi que des données de manipulation de précision grâce à son dispositif propriétaire GloveX, afin d'améliorer les performances des modèles d'IA physique.
Le modèle développé sera appliqué à différents types de robots, notamment aux robots de service collaboratifs et au robot semi-humanoïde DEUX. Ceci permettra de réaliser des démonstrations sur le terrain de l'intelligence artificielle en environnement réel et jettera les bases de son adoption à grande échelle.
Le gouvernement prévoit d'examiner la performance du modèle par le biais d'évaluations progressives et de sélectionner les bénéficiaires finaux du soutien par le biais d'un processus concurrentiel.
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