생성형 AI 매핑 ‘웰스프링’, 수요 예측 모델, 차세대 에이전틱 AI 슬롯 머신 확률 기술 도입
아마존이 고객에게 보다 빠르고 정확한 배송을 제공하기 위해 세 가지 인공지능(AI) 기반 물류 혁신 기술을 새롭게 선보였다.
이번에 공개된 기술은 ▲생성형 AI 기반 매핑 시스템 ‘웰스프링(Wellspring)’ ▲제품 수요를 예측하는 AI 모델 ▲로봇공학에 적용되는 차세대 에이전틱 AI 기능 등이다. 아마존은 이 같은 기술들을 통해 복잡한 현실 세계의 물류 과제를 실용적인 AI 응용 기술로 해결한다는 계획이다.
아마존에 따르면, AI 기술은 고객에게 더 정확한 배송 위치 제공, 더 빠른 배송 옵션 선택, 원하는 시점에 제품 공급 가능성 향상 등 다양한 측면에서 배송 품질을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다.
▲ 생성형 AI 매핑 기술 ‘웰스프링’, 아파트 단지 내 최적 경로도 제시
‘웰스프링’은 아마존이 개발한 생성형 AI 기반 매핑 시스템으로, 고객의 배송 정확도를 향상시키기 위한 핵심 이니셔티브다. 위성 이미지, 도로망, 건물 도면, 고객 지침, 과거 배송 기록, 거리 이미지 등 수십 개의 데이터 소스를 통합해 수백만 개 위치에 대한 정밀한 배송 정보를 제공한다.
이 기술은 내비게이션 앱에 등록되지 않은 신규 지역이나 다중 건물로 구성된 아파트 단지 등 복잡한 환경에서도 운전자가 정확히 목적지를 식별하고 접근할 수 있도록 지원한다. 특정 건물에 해당하는 아파트 번호를 정확히 파악하고, 최적의 주차 위치, 출입구, 공유 우편실 등 배송 경로에 대한 상세한 정보도 제공한다.
아마존이 지난해 10월 미국에서 ‘웰스프링’을 처음으로 시험 도입한 결과, 1만 4천여 개 아파트 단지 내 280만 개 이상의 아파트 주소를 정확히 건물과 매핑했으며, 400만 개 이상의 주소에서 최적의 주차 위치를 파악한 것으로 나타났다.
▲차세대 AI 예측 모델, 지역별 수요 맞춤 대응
아마존은 고객이 원하는 제품을 원하는 장소와 시점에 제공할 수 있도록 고안된 AI 기반 예측 모델도 새로 도입했다. 이 모델은 하루 수억 개 제품을 대상으로 작동하며, 기존의 단순 판매 이력 중심에서 한발 더 나아가 날씨 패턴, 휴일 일정 등 시간 기반 데이터를 반영해 예측 정밀도를 높였다.
예를 들어, 매사추세츠주 케이프 코드의 여름철 선크림 수요나 콜로라도주 볼더의 겨울 스키 고글 수요 등 지역별 계절성 차이를 반영할수 있다. 이를 통해 특정 지역의 수요에 신속하고 효율적으로 대응할 수 있다. 이 모델은 거래 이벤트 예측 정확도를 10%, 인기 제품의 지역 예측 정확도를 20% 향상시킨 것으로 나타났으며, 전반적인 생산성과 네트워크의 탄소 발자국 감축에도 기여했다.
▲에이전틱 AI 슬롯 머신 확률, 사람처럼 듣고 판단하는 차세대 슬롯 머신 확률 구현
아마존 로보틱스 부문은 자율성과 지능을 갖춘 로봇 개발을 목표로 ‘에이전틱 AI’ 프레임워크도 선보였다. 이 기술은 로봇이 소리를 듣고, 자연어를 이해하며, 스스로 추론하고 행동할 수 있도록 설계됐다.
'비전-언어 모델(VLM)'과 정책 기반 로봇 제어 기술을 통해, 사람의 일반 언어 명령만으로 로봇의 행동을 유도할 수 있다. 아마존은 이러한 기술을 자율 이동 로봇 ‘프로테우스(Proteus)’에 적용해 좁은 공간에서도 무거운 물체를 효율적으로 운반할 수 있도록 개선하고 있다. 이를 통해 직원은 단순 반복 업무에서 벗어나 고차원적 문제 해결과 사고에 집중할 수 있게 된다.
아마존은 에이전틱 AI 슬롯 머신 확률 도입으로 ▲반복 작업의 자동화에 따른 직원 안전 확보 ▲슬롯 머신 확률의 유연한 재배치로 인한 배송 속도 향상 ▲한 대의 슬롯 머신 확률이 다기능을 수행하는 효율성 제고 등 다양한 성과를 기대하고 있다.