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GPU 25%만으로 글로벌 최고 수준 근접…Sim2Real 격차 해결 기술 제시
피지컬 인공지능(AI) 기업으로의 전환을 선언한 NC AI가 고난도 로봇 조작 과제에서 의미 있는 성과를 확보했다./ NC AI
| 서울=한스경제 박정현 기자 | 피지컬 인공지능(AI) 기업으로의 전환을 선언한 NC AI가 고난도 로봇 조작 과제에서 의미 있는 성과를 확보했다.
NC AI는 16일 로봇 지능의 핵심 기술인 월드 파운데이션 모델(WFM)을 성공적으로 시연했다고 밝혔다. 글로벌 최고 성능(SOTA) 모델을 기반으로 한 파인튜닝 과정에서 필요한 그래픽처리장치(GPU)의 25%만 사용해 학습을 진행하면서도 엔비디아의 ‘코스모스’ 대비 약 80% 수준의 성공률을 기록했다.
NC AI에 따르면 피지컬 AI 산업의 가장 큰 난제는 가상 시뮬레이션에서 완벽히 학습한 로봇이 실제 환경의 다양한 물리 변수로 인해 오류를 일으키는 ‘시뮬레이션-현실(Sim2Real) 격차’다. NC AI는 단순한 시각 모방을 넘어 현실의 물리 법칙까지 예측하는 WFM 구조를 통해 이 문제 해결에 접근했다.
기존 WFM이 영상을 생성한 뒤 이를 시각언어모델(VLM)로 추론해 행동을 결정하는 방식이라면 NC AI의 WFM은 영상 생성 이전 단계인 잠재공간 정보에서 곧바로 행동을 생성하는 구조를 채택했다. 영상 생성과 추론 단계를 생략해 처리 속도를 높이고 정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 대규모로 학습시켜 행동 정확도를 끌어올렸다는 설명이다.
성능 평가는 로봇 팔의 복잡한 동작 제어를 요구하는 24개의 고난도 조작 과제를 대상으로 진행됐다. 시뮬레이터 수준의 정밀 예측을 기준으로 측정한 결과 기존 SOTA 대비 약 70% 수준의 성능을 확보했다. 이 가운데 실제 산업 현장 적용과 직결되는 18개 핵심 과제를 별도로 평가한 결과에서는 코스모스 등 최고 성능 모델 대비 약 80%의 성공률을 기록했다.
NC AI는 과거 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 대규모 다중접속역할수행게임(MMORPG)을 운영하며 축적한 가상 세계 구축 기술과 자체 3차원 생성 모델 ‘바르코3D’를 결합해 현실에 가까운 3차원 환경과 시뮬레이션 구현이 가능하다고 설명했다.
회사 관계자는 “국내 기업 가운데서는 드문 연구 사례”라며 “막대한 인프라 투자 없이 최적화된 사후 학습만으로 글로벌 최고 수준에 근접한 기술적 유효성을 확보했다”고 말했다.
NC AI는 ‘K-피지컬 AI 얼라이언스’의 핵심 참여 기업으로서 정밀 물리 시뮬레이션, 3차원 에셋 생성, 로봇 현장 실증으로 이어지는 가치사슬 전반에서 WFM의 활용도를 높일 계획이다.
또한 로봇 학습의 핵심 과제로 꼽히는 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 대규모 합성 데이터 생성 파이프라인을 월드 모델 기반으로 구축할 예정이다. 이를 통해 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 등 국내 제조업 환경에 특화된 합성 데이터를 공급해 실제 산업 현장에서 부족한 로봇 학습 데이터를 보완한다는 계획이다.
박정현 기자
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