물리법칙 기반 영상 손쉽게, NC AI '신형 피지컬AI 모델' 공개

엔씨에이아이(NC AI)가 피지컬AI 시장 개척을 목표로 월드 파운데이션 모델(WFM)을 선보였다. 가상 시뮬레이션과 현실 간 격차를 좁히는 '심투리얼(Sim2Real)' 분야에 있어 독자적 위치를 개척한다는 계획이다.

NC AI의 WFM은 3D 영상을 생성할 때, 현실의 물리법칙 등의 정보로 구성된 '잠재 공간(Latent Space)'을 구성하고 이곳에서 바로 행동을 생성하는 모델이다.

기존의 WFM들이 3D 영상을 선제 생성한 후 이를 비전 언어 모델(VLM)로 추론해 행동을 선택하는 방식과 비교하면 영상을 생성 후 추론하는 단계를 제거해 생성 속도와 정확도 양면에서 진보했다는 평가다.

이에 따라 NC AI는 글로벌 톱 성능 모델이 활용한 파인 튜닝 GPU 자원의 25% 수준만 사용하고도 성공적으로 학습하는 자원 효율성을 보였다. 프롬프트 조작만으로 A100 GPU 1대 기준 80초 만에 10초 길이 영상을 생성했다. 또 A100의 성능 3배 수준인 H100 GPU를 100대 활용하면 11일 만에 1만 시간 분량의 합성 비디오 데이터를 생성할 수 있었다.
성능 평가 측면에서도 좋은 평가를 받았다. 고난이도의 로봇 팔 움직임 시뮬레이션을 검증하는 24개 조작 태스크 시뮬레이션 테스트에서 최첨단 모델을 뜻하는 SOTA(State-of-the-Art) 대비 70% 수준의 성능을 확보했다. 현장 투입·상용화와 직결되는 상위 18개 태스크 선별 측정에선 엔비디아 코스모스 등 현존 최고 수준의 모델 대비 약 80%의 태스크 성공률을 기록했다.


NC AI는 현재 리얼월드와 삼성SDS, 씨메스, 컨피그 인텔리전스, 레인보우 로보틱스, 엔닷라이트, 펑션베이 등 기업과 한국전자통신연구원(ETRI)과 한국전자기술연구원(KETI), 한국자동차연구원 등 기관, 서울대와 고려대, 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST) 등 대학들이 참여하는 'K-피지컬AI 얼라이언스'에 핵심 주체로 참여하고 있다.

이번에 공개한 새로운 WFM을 토대로 NC AI는 반도체 클린룸과 철강 공정, 조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 특화된 합성 데이터를 공급한다는 계획이다. 특히 대규모 합성 데이터 생성 파이프라인을 구축해 실제 영상으로는 수집하기 어려운 위험 변수(눈 내리는 공장, 조명이 꺼진 야간 물류센터, 예기치 못한 인간의 개입 등)가 포함된 영상 데이터까지 손쉽게 공급한다는 계획이다.

이연수 NC AI 대표는 "당사의 WFM은 막대한 연산 자원에만 의존하던 기존 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처를 통해 글로벌 톱티어 수준의 실질적 유효성을 증명해 냈다"며 "독보적 월드모델 기술력을 바탕으로 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 건고히 구축하고 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력을 키워나가겠다"고 말했다.

이원용 글로벌이코노믹 기자 wony92kr@naver.com