"로봇 지능의 핵심"…NC AI, 월드 파운데이션 모델 시연

WFM 국내 첫 시연 사례

엔씨소프트 의 인공지능(AI) 전문 조직 NC AI가 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM)'을 성공적으로 시연했다고 16일 밝혔다. 구글 등 글로벌 빅테크들이 주도해온 월드모델 분야에 국내 게임사가 도전해 보여준 첫 시연 결과다.

엔씨소프트 AI 전문 기업 NC AI가 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM)'을 성공적으로 시연했다고 16일 밝혔다. NC AI의 WFM이 예측한 영상(좌측)과 로봇이 시뮬레이터에서 실제로 움직인 영상(우측). NC AI 제공

NC AI는 시각적 모방을 넘어서 현실의 정교한 물리 법칙까지 예측하는 WFM을 로봇의 오작동에 대한 해법으로 제시했다. 로봇이 가상 시뮬레이션에서 여러 데이터를 학습해도 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수에 오작동을 일으키는 문제가 존재했다. NC AI의 WFM은 내부에서 영상을 생성하기 전 정보인 잠재공간 정보로부터 바로 행동을 생성하는 모델을 적용해 효율성과 정확성을 동시에 확보했다. 아울러 영상 생성, 추론 단계를 제거해 속도를 높이고 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 다수 학습시켰다.

NC AI는 WFM에서 자원 효율성과 성능 지표를 확보했다고 밝혔다. 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 자원 가운데 25%만을 투자해 WFM을 학습시켰다. 또한 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 총 24개의 고난도 로봇 조작 태스크를 대상으로 예측을 실험한 결과, 24개 전체 조작 임무 중 SOTA(State-of-the-Art·최고 성능) 모델 대비 70%의 성능을 확보했다. 현장 투입 및 상용화와 연결되는 상위 18개 임무를 기준으로는 엔비디아 코스모스 등 최고성능 모델의 80%에 달하는 성공률을 기록했다.

NC AI는 로봇 학습의 '데이터 부족' 문제를 해결하기 위해 대규모 합성 데이터 생성 파이프라인을 월드모델로 구현할 예정이다. 눈이 내리는 공장, 조명이 꺼진 야간 물류센터 등 현실에서 발생하는 다양한 변수를 영상 데이터로 수집하려면 막대한 시간과 비용이 필요하지만 WFM 환경에서는 프롬프트 조작만으로 극한 환경의 영상 데이터를 대량으로 생성할 수 있다. NC AI 측은 "반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 맞춘 '도메인 특화 맞춤형' 합성 데이터를 공급할 것"이라며 "WFM은 가치사슬 속에서 다양한 기술의 기반 역할을 수행할 것"이라고 밝혔다.

이연수 NC AI 대표는 "이번 WFM은 막대한 연산 자원에만 의존하던 기존의 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 구조로 글로벌 최고 수준의 실질적 유효성을 증명해냈다"며 "향후 NC AI의 독보적인 월드모델 기술력을 바탕으로 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 견고히 구축하고 나아가 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도할 것"이라고 말했다.

공병선 기자 mydillon@asiae.co.kr