NC AI가 피지컬 인공지능(AI) 기반 로봇 지능 핵심 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 자체 연구 성과를 입증했다.
피지컬 AI 난제인 '시뮬레이션-현실 격차(Sim2Real)' 해법을 제시한 것이다. Sim2Real은 가상 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서는 오작동을 일으키는 현상이다. 미국·중국 글로벌 빅테크 역시 이를 해결하기 위해 천문학적 투자를 단행하고 있다.
NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 완벽하게 예측하는 WFM을 구현했다. 자체 연구 인프라를 활용해 모델 학습과 검증을 수행, 주요 태스크에서 실무 적용 가능성을 확인할 수준의 성공률을 기록했다.
WFM 내부에서 영상을 생성하기 전 정보인 잠재공간 정보에서 바로 행동을 생성하는 모델로 효율성과 정확성을 동시 확보했다. 영상 생성·추론 단계를 제거해 속도를 높이고 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 다수 학습해 생성한 행동의 정확도를 높였다.
특히 엔씨소프트부터 축적해온 방대한 가상 세계 구축 노하우와 국내 유일 3D 생성모델 '바르코 3D'를 자체 구축한 NC AI 기술을 결합, 현실 세계와 유사한 3D와 시뮬레이터를 구현한 결과다.
컴퓨팅 활용도 최소화했다. 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 자원 25%만 투입해 WFM 학습에 성공했다.
실제 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 고난도 로봇 조작 태스크 대상 시뮬레이터 수준의 정교성을 테스트한 결과, 24개 전체 태스크 기준 SOTA(현존 최고 성능) 대비 70% 성능을 확보했다. 현장 투입과 직결되는 상위 18개 핵심 태스크 측정 결과는 엔비디아 코스모스 등 최고 모델 성능 80%에 달했다.
NC AI는 로봇 학습에 필요한 데이터 확보를 위해 월드모델로 대규모 합성 데이터를 구현한다. 엔비디아 GPU 'H100' 100개를 활용할 경우 11일 만에 1만시간 분량의 신규 합성 비디오 데이터를 생성할 수 있는 효율을 확보했다. 도메인별 특화 합성 데이터를 생성·공급할 계획이다.
이연수 NC AI 대표는 “NC AI의 독보적인 월드모델 기술력을 바탕으로 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 견고히 구축하고, 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것”이라고 말했다.
박종진 기자 truth@etnews.com
