[FETV=신동현 기자] NC AI가 ‘월드모델(World Foundation Model)’ 연구 성과를 공개했다. 전 세계적으로 로봇이 현실 세계를 이해하고 스스로 행동을 결정하는 ‘피지컬 AI’ 기술 경쟁이 본격화되는 가운데 현실 물리 환경을 정밀하게 예측하는 로봇 지능 모델 성과를 통해 경쟁에 본격적으로 뛰어든 모습이다.

NC AI는  로봇 지능 연구 분야의 핵심 기술인 월드 파운데이션 모델(WFM)을 성공적으로 시연했다고 16일 밝혔다. 월드 모델은 로봇이 현실 세계의 물리 환경을 이해하고 행동을 예측하도록 만드는 AI 모델로, 최근 글로벌 빅테크 기업들이 집중적으로 투자하고 있는 피지컬 AI 핵심 기술로 평가된다.

현재 로봇 AI 분야의 주요 과제 중 하나는 시뮬레이션 환경에서 학습한 로봇이 실제 환경에서는 예상치 못한 물리적 변수로 인해 오작동을 일으키는 이른바 ‘Sim2Real(시뮬레이션-현실) 격차’ 문제다.

NC AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 현실의 물리 법칙을 정밀하게 반영하는 월드 모델을 개발했다고 설명했다. 기존 모델이 영상 생성과 추론 단계를 거쳐 행동을 선택하는 구조라면, NC AI 모델은 잠재공간(Latent Space) 정보를 기반으로 직접 행동을 생성하는 방식을 적용해 효율성과 정확도를 높였다는 것이다.

성능 평가에서는 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 24개 고난도 로봇 조작 태스크를 대상으로 테스트를 진행했다. 그 결과 전체 태스크 기준 글로벌 최고 수준 모델 대비 약 70%의 성능을 확보했고, 상용화와 직결되는 핵심 18개 태스크에서는 약 80% 수준의 성공률을 기록했다.

학습 효율성도 높였다. NC AI는 글로벌 최고 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 GPU 자원의 약 25% 수준만으로 모델 학습을 수행했다고 밝혔다.

또한 로봇 학습에서 중요한 데이터 확보 문제를 해결하기 위해 합성 데이터 생성 파이프라인도 구축했다. A100 GPU 기준 10초 길이의 비디오 데이터를 약 80초 만에 생성할 수 있으며, H100 GPU 100대를 활용할 경우 약 1만 시간 분량의 합성 비디오 데이터를 11일 만에 생성할 수 있는 것으로 나타났다.

NC AI는 이러한 합성 데이터를 활용해 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 등 국내 제조업 환경에 특화된 로봇 학습 데이터를 구축할 계획이다.

회사 측은 리얼월드, 삼성SDS, 레인보우로보틱스 등 기업과 ETRI, KAIST, 서울대 등 연구기관이 참여하는 ‘K-피지컬AI 얼라이언스’에도 참여해 로봇 AI 생태계 구축에 협력하고 있다고 설명했다.

이연수 NC AI 대표는 “정밀 물리 기반 월드 모델을 통해 기존 로봇 AI 개발 방식의 한계를 극복했다”며 “국내 산업 환경에 특화된 로봇 생태계를 구축하고 글로벌 피지컬 AI 경쟁력 확보에 기여하겠다”고 말했다.