NC AI는 16일 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 시연을 성공적으로 마쳤다고 밝혔다.
NC AI의 WFM은 내부에서 영상을 생성하기 전 정보인 잠재공간(Latent Space)으로부터 행동을 생성하는 모델을 적용, 효율성과 정확성을 확보했다. 영상 생성, 추론 단계를 제거해 처리 속도를 높이고, 고정밀 물리 엔진으로 정확도를 높였다. 학습에는 엔씨소프트 가 보유한 가상 세계 구축 노하우(MMORPG)와 '바르코 3D(VARCO 3D)'가 쓰였다.
회사 측은 이번 연구 성과로 '자원 효율성'을 꼽았다. 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 GPU 자원의 단 25% 만으로 WFM을 성공적으로 학습시켰으며, 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 확보했다고 설명했다.
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 기록했다고 강조했다.
NC AI는 이를 바탕으로 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 맞춘 '도메인 특화 맞춤형' 합성 데이터를 공급하여 실제 현장 데이터의 부족한 퍼즐을 완벽히 보완할 예정이다.
NC AI 이연수 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 "향후 NC AI의 독보적인 월드모델 기술력을 바탕으로 K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 견고히 구축하고, 나아가 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것"이라고 강조했다.
