NC AI가 로봇 지능의 핵심 기술로 꼽히는 '월드 파운데이션 모델(WFM)'을 성공적으로 시연하고, 고난도 로봇 조작 태스크에서 의미 있는 성능을 확인했다고 16일 밝혔다. 월드모델은 로봇이 실제 세계의 물리적 환경을 이해하고 예측하며 행동하도록 만드는 피지컬 AI의 핵심 기술이다.

NC AI는 WFM의 기술적 난제로 꼽히는 시뮬레이션과 현실간 격차를 줄이는데 집중했다.

현재 로봇 AI 산업의 가장 큰 기술적 난제로 꼽히는 것은 'Sim2Real(시뮬레이션-현실)' 격차다. 가상 환경에서 학습한 로봇이 실제 환경에서는 미세한 마찰이나 물리 변수 때문에 예상과 다른 행동을 하는 문제다. 이를 해결하기 위해 글로벌 기업들은 로봇 파운데이션 모델 개발에 막대한 컴퓨팅 자원을 투입하고 있다.

NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 물리 법칙까지 정밀하게 예측하는 월드모델을 통해 이 문제에 접근했다. 기존 월드모델이 영상 생성 후 VLM(비전-언어 모델)을 통해 행동을 추론하는 구조였다면, NC AI의 모델은 영상 생성 이전 단계인 잠재공간 정보에서 바로 행동을 생성하도록 설계했다.

성능 지표 역시 실무 적용 가능성을 보여줬다. 로봇 팔의 복잡한 동작을 제어하는 24개의 고난도 로봇 조작 태스크를 기준으로 테스트한 결과 전체 평균 성능은 글로벌 최고 수준 모델(SOTA) 대비 약 70% 수준을 기록했다. 특히 현장 적용과 직결되는 상위 18개 핵심 태스크에서는 엔비디아 코스모스 등 최고 성능 모델 대비 약 80% 수준의 성공률을 달성했다.

이연수 NC AI 대표는 "이번 WFM 연구 성과는 막대한 연산 자원에만 의존하던 기존의 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나, 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처를 통해 글로벌 톱티어 수준의 실질적 유효성을 증명해 냈다는 데 큰 의의가 있다"며 "글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것"이라고 말했다.

yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자

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