로봇 파운데이션 모델

로봇 파운데이션 모델(Robotic Foundation Model, 이하 RFM)은 인공지능(AI) 연구와 로봇 공학의 융합을 통해 개발된 기술로, 로봇이 다양한 환경과 작업에서 효율적으로 작동할 수 있도록 돕는 AI 모델이다. 이 개념은 대규모 언어 모델(LLM)이나 비전 모델과 유사한 원칙을 기반으로 하지만, 로봇의 물리적 세계와 상호작용하는 특성을 고려해 설계되었다. 로봇 파운데이션 모델은 범용적인 학습과 적용을 통해 특정 작업에 한정되지 않는 로봇의 가능성을 열어가는 중요한 기술이다.

정의

로봇 파운데이션 모델은 대규모 데이터셋에서 훈련된 범용 AI 모델로, 로봇이 다양한 환경과 상황에서 적응하고, 학습하며, 작업을 수행할 수 있도록 설계된다. 이 모델은 언어, 시각, 촉각, 공간적 이해, 동작 계획 등 다양한 입력 데이터를 통합적으로 처리하며, 다음과 같은 특징을 가진다.

• 범용성: 특정 작업이나 환경에 국한되지 않고, 다양한 작업과 환경에서 적용 가능하다.
• 확장성: 추가적인 데이터나 경험을 통해 지속적으로 학습하며 성능을 향상시킨다.
• 통합성: 언어, 시각, 센서 데이터 등 여러 형태의 정보를 결합해 복잡한 문제를 해결한다.

구성 요소

로봇 파운데이션 모델은 크게 데이터, 학습 알고리즘, 모델 아키텍처, 하드웨어 통합의 네 가지 주요 구성 요소로 이루어진다.

데이터

로봇 파운데이션 모델은 대규모 멀티모달(multimodal) 데이터셋을 기반으로 훈련된다. 로봇 파운데이션 모델의 경쟁력은 데이터에 달려 있다. 예를 들어, 배달로봇은 다양한 환경에서의 주행 데이터와 상황에 따라 엑셀, 핸들링, 브레이크를 움직이는 행동 데이터가 필요하다. 휴머노이드의 경우, 인간이 가진 100여개의 관절의 움직임에 따른 행동 데이터가 필요하다. 이 데이터는 로봇의 센서를 통해 수집된 물리적 상호작용 데이터, 시뮬레이션 환경에서 생성된 학습 데이터, 그리고 인간의 행동 데이터를 포함한다.

• 실세계 데이터: 로봇이 실제 환경에서 작업하면서 수집한 데이터
• 시뮬레이션 데이터: 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 생성된 대량의 데이터
• 웹 데이터: 인터넷에서 수집된 텍스트, 이미지, 동영상 등의 데이터

학습 알고리즘

로봇 파운데이션 모델은 딥러닝과 강화학습(Reinforcement Learning)을 결합한 방식으로 학습된다. 이를 통해 로봇은 물리적 상호작용에서 발생하는 피드백을 활용해 자신의 행동을 최적화할 수 있다.

• 자기지도학습(Self-Supervised Learning): 라벨링이 필요 없는 대규모 데이터 학습
• 강화학습: 보상을 기반으로 최적의 동작 전략을 학습
• 전이학습(Transfer Learning): 훈련된 모델을 다른 작업이나 환경에 적용

모델 아키텍처

로봇 파운데이션 모델은 다중 모달 데이터를 처리하기 위해 트랜스포머(Transformer) 기반의 아키텍처를 사용한다. 이 아키텍처는 시각, 언어, 동작 계획 데이터를 통합적으로 분석해 작업 수행에 필요한 지식을 생성한다.

하드웨어 통합

로봇 파운데이션 모델은 로봇의 하드웨어와 긴밀히 통합된다. 이를 통해 센서, 액추에이터, 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하며, 실제 환경에서의 안정적인 작동을 가능하게 한다.

응용 사례

로봇 파운데이션 모델은 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다.

• 산업 자동화: 로봇 파운데이션 모델을 활용한 로봇은 공장에서 더욱 복잡한 작업을 수행하며, 인간 작업자와 협력할 수 있다. 예를 들어, 조립 작업에서 예상치 못한 변화가 발생했을 때, 모델의 적응력을 활용해 작업을 이어갈 수 있다.

• 서비스 로봇: 가정에서의 청소, 요리, 고령자 지원 등 다양한 서비스 분야에서도 로봇 파운데이션 모델이 적용될 수 있다. 예를 들어, 로봇이 사용자의 음성 명령을 이해하고 상황에 따라 적합한 행동을 계획하고 수행할 수 있다.

• 자율주행 및 물류: 물류센터에서의 상품 분류, 배송 로봇의 경로 계획, 자율주행차의 복잡한 환경 대응 등에서도 로봇 파운데이션 모델이 중요한 역할을 한다.

• 재난 구조: 재난 상황에서 로봇 파운데이션 모델 기반 로봇은 위험 지역에 진입해 구조 작업을 수행하거나, 인간 작업자가 접근하기 어려운 장소에서 효율적으로 작동할 수 있다.

주요 모델

워브 1.0

워브 1.0(WoRV 0.1)은 마음AI가 개발한 로봇 파운데이션 모델 기반의 엔드투엔드 자율주행 로봇이다. 기존의 고정된 지도와 좌표 데이터에 의존하던 방식에서 벗어나, 시각 기반의 환경 인식과 판단 능력을 활용하여 사람처럼 상황에 적응하는 것이 특징이다. 워브 1.0은 비전 AI를 통해 주변 환경을 인지하고, 장애물이나 보행자는 피하고, 필요에 따라 정차하거나 경로를 수정하며 행동한다. 실제로 워브 1.0은 마음AI 사내에서 진행된 시연에서 부딪힐 위험이 있는 상자와 보행자는 피하고 잔디는 그대로 밟고 지나갔다. 마음AI는 이 모델을 농약 살포 차량인 스피드 스프레이어(SS기)에 적용하여 복잡한 지형의 과수원에서도 활용 가능한 기술력을 입증할 계획이다.

뉴빌리티

뉴빌리티는 배달로봇 및 순찰로봇을 넘어 범용 로봇을 위한 로봇 파운데이션 모델을 개발 중이다. 이 모델은 다양한 환경에서 로봇이 사람처럼 정보를 인식하고 판단하며 행동할 수 있도록 돕는다. 뉴빌리티는 국내 최대 규모의 자율주행 로봇 실주행 데이터를 바탕으로 기술을 고도화하고 있다. 자사의 로봇 뉴비와 배달 서비스 플랫폼 뉴비고를 활용해 혼잡한 도심에서도 배달, 순찰 등의 작업을 수행하며, 인지와 판단 성능을 지속적으로 개선하고 있다. 로봇이 자율주행을 성공적으로 수행하려면 인지, 측위(localization), 판단, 제어 네 가지가 중요한데, 뉴빌리티는 다양한 환경에서 수집한 데이터를 가지고 있어 인지 성능을 개선할 수 있는 조건을 갖췄다.

코스모스

엔비디아(NVIDIA)의 코스모스(Cosmos)는 물리적 법칙이 적용된 3D 가상 환경을 생성하여 로봇과 자율주행 차량이 현실과 유사한 환경에서 학습할 수 있게 한다. 이를 통해 로봇은 변화하는 상황에 적응하며 최적의 행동 방식을 학습한다. 엔비디아는 이를 '월드 파운데이션 모델'이라고 부르며, 가상 환경에서의 학습이 현실에서의 오류와 비용을 줄이는 데 기여한다고 강조했다. 코스모스는 최신 생성형 AI와 토크나이저, 영상 처리 파이프라인으로 구성되며, 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 성능을 제공한다. 이 플랫폼은 로봇 기업에서는 애자일로봇(Agile Robots), 피규어 AI(Figure AI), 뉴라로보틱스(NEURA Robotics), 애질리티 로보틱스(Agility Robotics), 힐봇 등이 채택했다. 자율주행 분야에선 와비(Waabi)·샤오펑(Xpeng) 등의 자동차 회사와 차량 공유 업체 우버(Uber)가 이 플랫폼을 채택했다.

RFM-1

코베리언트(Covariant)의 RFM-1은 로봇에게 인간과 유사한 수준의 추론 능력을 부여하는 로봇 파운데이션 모델로, 특히 물류창고 작업에 최적화된 설계를 자랑한다. RFM-1은 텍스트, 이미지, 비디오, 로봇 동작, 물리적 측정 데이터를 결합한 멀티모달 데이터를 기반으로 훈련되었으며, 이를 통해 로봇이 복잡한 환경에서 상황을 인지하고 적절히 대응할 수 있는 자율성과 정교함을 갖추게 되었다. 코베리언트는 이 모델이 물류창고 내에서 빈번히 수행되는 ‘픽 앤 플레이스(pick and place)’ 작업에서 기존 기술을 뛰어넘는 강력한 성능을 발휘한다고 강조한다. 이러한 작업은 물류 현장에서 자주 요구되는 핵심 작업으로, 다양한 물체의 크기, 무게, 형태 등을 신속하고 정확하게 처리하는 것이 필수적이다. RFM-1의 강점 중 하나는 방대한 데이터를 활용한 학습이다. 이 모델은 실제 물류창고에서 수집된 대규모 데이터와 더불어 인터넷 기반의 데이터까지 결합하여 훈련되었다. 이를 통해 로봇이 단순히 규칙에 따라 움직이는 것을 넘어, 새로운 상황에서도 유연하게 대처하고 스스로 판단할 수 있는 능력을 갖추게 되었다. 특히, 80억 개 이상의 매개변수(parameter)를 지원하며, 이를 통해 더 높은 수준의 추론 능력과 자율성을 실현한다. RFM-1은 물류 분야뿐만 아니라 병원, 가정, 공장, 상점, 레스토랑 등 다양한 환경에 적용 가능하며, 로봇의 활용 범위를 기존보다 크게 확장할 것으로 기대된다.

RFM-1의 핵심 기술 중 하나는 물리적 세계 모델(Physics World Model)이다. 이 모델은 로봇이 움직임과 환경 간의 상호작용을 예측할 수 있도록 돕는다. 이를 위해 인공지능이 생성한 비디오 데이터를 활용하여 물체가 로봇 동작에 어떻게 반응할지를 학습한다. 예컨대, 로봇이 물건을 집어 올릴 때 물체가 미끄러질 가능성이나 물리적 반응을 예측하고, 그에 맞춰 최적의 행동 방식을 결정한다. 이러한 예측 능력은 로봇의 신뢰성과 작업 속도를 크게 향상시키며, 다양한 상황에서 높은 수준의 작업 성능을 보장한다. 또한 RFM-1은 언어 안내 프로그래밍(Language-guided programming)을 지원한다. 영어 기반의 명령어를 이해하고 실행할 수 있는 이 기능은 로봇과 인간 간의 협력 가능성을 크게 높인다. 이를 통해 사용자는 로봇을 더욱 직관적으로 제어할 수 있으며, 복잡한 시나리오에서도 효율적으로 문제를 해결할 수 있다. 특히, 역동적으로 변화하는 비즈니스 환경이나 예외적인 상황에서 발생하는 문제를 신속히 처리할 수 있는 능력을 제공한다. RFM-1이 제공하는 또 다른 혁신적인 기능은 자기 성찰로부터의 학습(Learning from self-reflection)이다. 맥락 내 학습(In-context learning)이라는 기술을 통해, 로봇은 자신의 행동 결과를 평가하고 이를 기반으로 실시간으로 학습하며 성능을 개선한다. 이 과정은 몇 분 만에 이루어지며, 새로운 환경이나 물체에 적응하는 데 필요한 시간을 크게 줄여준다. 이는 새로운 시스템이나 시나리오에서 로봇이 높은 수준의 생산성을 빠르게 발휘할 수 있도록 돕는다.

업계 동향

로봇 파운데이션 모델은 AI와 로봇 업계에서 혁신적인 기술로 주목받고 있다. 특히, 현실 환경은 변수와 예측 불가능성이 많아 단순히 사전 프로그래밍된 작업만으로는 로봇의 활용에 한계가 있다는 점에서, 범용 파운데이션 모델의 중요성이 부각되고 있다. 이 흐름의 선두에 있는 기업 중 하나는 엔비디아이다. 엔비디아는 2024년 3월 GTC에서 '프로젝트 그루트(Project GR00T)'를 발표하며, 휴머노이드 로봇용 기초 모델 개발에 나섰다. 이 모델은 자연어와 이미지 데이터를 이해하고, 시뮬레이션이나 인간의 시연(예: 체조 동작, 드럼 연주)에서 동작을 모방하는 능력을 갖췄다. 이는 단순 명령 실행에서 벗어나 보다 유연하고 적응력 있는 로봇 행동을 가능하게 한다. 구글 딥마인드 역시 최근 ‘모빌리티 VLA’를 통해 비슷한 접근법을 선보였다. 구글은 AI 모델 ‘제미나이 1.5’를 기반으로, 실내 내비게이션 정책을 결합하여 복잡한 환경에서도 길 안내 로봇이 다양한 상황에 대처할 수 있음을 증명했다.

한편, 일본은 로봇 파운데이션 모델의 내재화 필요성을 강조하고 있다. 일본의 신에너지산업기술종합개발기구(NEDO)는 보고서를 통해 로봇 파운데이션 모델 개발의 중요성과 글로벌 경쟁 상황을 진단했다. NEDO는 제조, 간병 및 의료, 물류 등 분야가 로봇 파운데이션 모델의 주요 응용 영역으로 급성장할 것이라고 전망하며, 이를 기반으로 일본이 해당 분야에서 뒤처지지 않기 위해 독자적인 로봇 파운데이션 모델을 구축해야 한다고 주장했다. 특히, NEDO는 미국과 중국이 RFM 연구와 로봇 개발을 주도하는 상황에서, 일본이 뒤처질 경우 로봇 시장 점유율 하락과 기술 종속 문제를 우려했다. 또한, 해외 모델 의존은 일본 내 관련 인재 육성과 로봇 생태계 구축에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 경고했다. 이에 따라 NEDO는 일본의 강점인 로봇 동작 데이터와 연구 환경을 활용해 독자적인 모델 개발과 멀티모달 데이터 수집, 대규모 계산 자원 확보, 고속 추론 기술 개발 등의 전략을 제시했다.

전망

로봇 파운데이션 모델은 인공지능과 로봇 공학의 경계를 확장하며 다양한 가능성을 열어가고 있지만, 이를 실현하기 위해서는 여러 도전 과제를 해결해야 한다. 우선, 데이터 품질 문제는 로봇 파운데이션 모델의 발전에 있어 가장 큰 장애물 중 하나이다. 로봇 파운데이션 모델은 대규모 데이터셋을 필요로 하지만, 이 데이터셋의 품질이 낮거나 불완전할 경우 모델의 성능이 저하될 가능성이 크다. 특히, 실제 환경에서 수집된 데이터는 잡음이나 오류가 포함될 수 있으며, 시뮬레이션 데이터는 현실 세계의 복잡성을 완전히 반영하지 못할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고품질의 데이터 수집 및 정제 작업이 필수적이다. 또한, 실시간 처리 능력 역시 중요한 과제이다. 로봇 파운데이션 모델이 실제 환경에서 효율적으로 작동하려면 센서로부터 입력되는 데이터를 실시간으로 처리하고, 적절한 의사결정을 내려야 한다. 하지만 현재의 기술로는 복잡한 환경에서 이러한 작업을 안정적으로 수행하는 데 한계가 있다. 로봇이 실시간으로 데이터를 분석하고, 동작 계획을 세우며, 이를 실행하는 과정에서 발생하는 지연은 작업의 정확성과 안전성에 영향을 미칠 수 있다. 윤리적 문제와 안전성 역시 로봇 파운데이션 모델 개발에 있어 필수적으로 고려해야 할 요소이다. 로봇이 자율적으로 판단하고 행동하는 능력을 갖추게 되면서, 이들이 인간 사회에 미칠 영향에 대한 우려도 커지고 있다. 예를 들어, 로봇의 자율성이 강화될수록 책임 소재와 관련된 윤리적 논의가 필요하며, 잘못된 판단으로 인한 사고를 방지하기 위한 기술적·제도적 장치가 요구된다.

이러한 도전 과제를 해결하기 위해 연구자들은 다양한 방법을 모색하고 있으며, 로봇 파운데이션 모델의 미래는 매우 밝게 전망된다. 우선, 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 실세계 데이터를 더 효과적으로 수집하고 이를 정제하는 기술이 발전할 것으로 보인다. 또한, 시뮬레이션과 현실 데이터의 격차를 줄이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 예를 들어, 현실 환경의 복잡성을 더 잘 반영하는 고품질 시뮬레이션 기술이 개발되고 있으며, 이를 통해 로봇 파운데이션 모델의 학습 효율과 정확성을 동시에 향상시킬 수 있을 것이다. 실시간 처리 능력을 강화하기 위해서는 더 빠르고 효율적인 알고리즘과 하드웨어 기술이 필요하다. 특히, 병렬 처리 능력을 갖춘 프로세서와 최적화된 학습 알고리즘이 결합되면 로봇의 실시간 의사결정 능력이 크게 향상될 것으로 기대된다. 또한, 분산 처리 기술과 클라우드 기반의 데이터 분석 시스템을 활용해 복잡한 계산을 실시간으로 처리할 수 있는 방법도 모색되고 있다. 윤리적 문제와 관련해서는 기술 개발 초기 단계부터 윤리적 원칙을 설계에 반영하려는 노력이 필요하다. 국제적인 기준과 규제를 마련하고, 로봇이 인간과 협력하는 과정에서 발생할 수 있는 문제를 최소화하기 위한 연구도 진행되고 있다. 특히, 로봇의 행동과 관련된 데이터를 투명하게 관리하고, 이를 통해 신뢰성을 확보하는 것이 중요하다. 결론적으로, 로봇 파운데이션 모델은 인공지능과 로봇 공학의 융합을 통해 미래의 로봇 기술을 이끌어갈 중요한 개념이다. 이 기술은 다양한 산업과 일상생활에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있으며, 데이터 품질, 실시간 처리, 윤리적 문제와 같은 도전 과제를 극복해 나가면서 점차 완성도를 높여갈 것이다.

참고자료

• 장길수 기자, 〈코베리언트, 로봇 파운데이션 모델 ‘RFM-1' 발표〉, 《로봇신문》, 2024-03-13
• 박원익, 〈[단독] 뉴빌리티, 범용 로봇 파운데이션 모델 선보인다… “500억 유치 목표”〉, 《더밀크》, 2024-07-18
• 현대인 기자, 〈차세대 AI '로봇 파운데이션 모델'이 뜬다〉, 《전자신문》, 2024-10-15
• 현대인 기자, 〈차세대 AI '로봇 파운데이션 모델'이 뜬다〉, 《다음 전자신문》, 2024-10-15
• 장길수 기자, 〈일본, "독자적인 로봇 파운데이션 모델 개발 필요하다"〉, 《로봇신문》, 2024-11-15
• 오로라 기자, 〈로봇으로 진격하는 엔비디아...젠슨 황, '로봇의 챗GPT 순간 온다'〉, 《조선일보》, 2025-01-07

같이 보기

• 로봇
• 자율주행 로봇

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