NC AI가 글로벌 SOTA급 'K-월드모델' 연구에 앞장선다.
NC AI는 16일 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM·World Foundation Model)'을 성공적으로 시연하며 글로벌 피지컬 AI시장에 도전장을 던졌다.
NC AI는 대규모 컴퓨팅 인프라가 요구되는 월드 모델 연구 분야에서 자체 연구 인프라를 활용해 모델 학습과 검증을 수행, 주요 태스크에서 실무 적용 가능성을 확인할 수준의 성공률을 기록해 'K-월드모델'의 효율성과 기술력을 각인시켰다.
현재 전 세계 피지컬 AI 산업의 가장 큰 난제는 가상 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서는 오작동을 일으키는 이른바 'Sim2Real(시뮬레이션-현실) 격차'다.
이를 해결하기 위해 미·중 빅테크들이 앞다퉈 로봇 파운데이션 모델에 천문학적인 투자를 단행하고 있는 가운데, NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 완벽하게 예측하는 WFM으로 해법을 제시했다.
기존 WFM이 영상을 생성하고 이를 VLM으로 추론 후 행동을 선택하는 반면, NC AI의 WFM은 내부에서 영상을 생성하기 전 정보인 잠재공간(Latent Space) 정보로부터 바로 행동을 생성하는 모델을 적용, 효율성과 정확성을 동시에 확보했다.
영상 생성, 추론 단계를 제거해 속도를 높이고 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 다수 학습해 생성한 행동의 정확도까지 제고한 것이다.
여기에 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 대규모 MMORPG를 서비스하며 축적해 온 방대한 가상 세계 구축 노하우와 국내 유일의 3D생성 모델인 '바르코 3D(VARCO 3D)'를 자체 구축한 NC AI의 기술이 결합, 현실 세계와 흡사한 수준의 3D와 시뮬레이터를 구현할 수 있다.
이번 연구 성과에서 가장 돋보이는 점은 '자원 효율성'이다. NC AI는 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 GPU 자원의 단 25% 만으로 WFM을 성공적으로 학습시켰다. 성능 지표 역시 실무 적용이 가능한 수준으로 끌어올렸다.
로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 총 24개의 고난도 로봇 조작 태스크를 대상으로 시뮬레이터 수준의 정교한 예측을 테스트한 결과, 24개 전체 태스크 기준 SOTA 대비 70%의 성능을 확보했다. 특히 현장 투입 및 상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 태스크를 선별해 측정한 결과에서는 엔비디아 코스모스 등 최고 성능 모델의 80%에 달하는 높은 태스크 성공률을 기록했다.
이연수 NC AI 대표는 "막대한 연산 자원에만 의존하던 기존의 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나, 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처를 통해 글로벌 톱티어 수준의 실질적 유효성을 증명했다는 데 큰 의의가 있다"며 "독보적인 월드모델 기술력을 바탕으로 K-피지컬 AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 견고히 구축하고, 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것"이라고 강조했다.