엔비디아, 로봇 제어 특화 AI 모델 '코스모스 폴리시' 공개

▲엔비디아가 로봇 제어와 계획 능력을 강화한 AI 모델 '코스모스 폴리시'를 발표했다. (사진=엔비디아)

엔비디아가 로봇 제어와 계획 능력을 강화한 새로운 AI 모델 '코스모스 폴리시(Cosmos Policy)'를 지난 19일 발표했다. 엔비디아의 월드 파운데이션 모델(WFM) 플랫폼인 코스모스(Cosmos) 생태계를 로봇분야로 확장하겠다는 의도다.

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코스모스 폴리시는 기존 영상 예측 모델인 '코스모스 프리딕트-2(Cosmos Predict-2)'를 로봇 조작 작업에 맞게 미세 조정(fine-tuning)한 로봇 제어 정책 모델이다. 별도의 신경망 구조를 추가하지 않고, 로봇의 행동과 미래 상태 정보를 영상 프레임처럼 인코딩해 단일 모델로 통합 처리한다.

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엔비디아에 따르면, 이 모델은 로봇 조작 분야의 표준 평가 기준인 '리베로(LIBERO)' 벤치마크에서 평균 성공률 98.5%를 기록하며 기존 최고 성능 모델들을 앞섰다. '로보카사(RoboCasa)' 벤치마크에서는 학습 데모 데이터를 50개만 사용하고도 평균 67.1%의 성공률을 달성해, 최대 3000개의 데이터를 사용한 경쟁 모델들과 대등하거나 높은 수준의 성능을 보였다.

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코스모스 폴리시는 단순 행동 생성(직접 정책)뿐 아니라, 여러 행동 후보를 평가하는 계획 정책 방식으로도 배포 가능하다. 실제 알로하(ALOHA) 양팔 로봇 플랫폼을 활용한 실세계 실험에서 계획 정책 방식은 직접 정책 대비 평균 12.5% 높은 과제 완료율을 기록했다.

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엔비디아는 기존 비전-언어 모델(VLM) 기반 접근법이 장면을 이해하는 데 초점을 맞추는 반면, WFM 기반 코스모스 폴리시는 시간 흐름에 따라 장면이 어떻게 변화하는지를 학습한다는 점에서 차별화된다고 설명했다. 이를 통해 물리 법칙, 중력, 환경 변화에 대한 사전 이해를 로봇 제어에 직접 활용할 수 있다.

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엔비디아는 코스모스 폴리시가 로봇 제어와 계획에 WFM을 적용하기 위한 초기 단계 연구라고 밝혔다. 현재 코스모스 플랫폼은 로봇, 자율주행차, 산업용 비전 AI 분야 전반에 걸쳐 지속적으로 확장되고 있다.

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백승일 기자 robot3@irobotnews.com

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