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용어 사전 · 개념 해설

로봇 파운데이션 모델이란?

로봇 파운데이션 모델은 로봇·시뮬레이션·웹의 폭넓은 데이터로 사전학습한 뒤, 한 가지 작업이 아니라 여러 작업과 로봇 기체에 맞춰 쓰는 대형 AI 모델이다.

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정의

로봇 파운데이션 모델은 폭넓고 다양한 데이터로 학습한 대형 신경망으로, 하나의 모델을 여러 작업·환경·로봇 기체에 적용하는 것이 목표다. 대형 언어 모델과 같은 발상으로, 한 번 크게 사전학습하고 저렴하게 특화한다.

작동 방식

  1. 사전학습: 로봇 궤적, 시뮬레이션, 사람 영상, 이미지-텍스트 데이터를 섞어 학습. 보통 사전학습된 비전-언어 모델에서 시작한다.
  2. 추가 학습: 대상 로봇과 작업의 시연 데이터로 미세조정.
  3. 배포: 하위의 고속 제어기가 모델 출력을 모터 명령으로 바꾼다.

출력은 동작(VLA 모델), 미래 상태 예측(월드 모델), 또는 다른 모듈이 실행할 언어 계획이 될 수 있다.

왜 중요한가

기존 로봇 소프트웨어는 작업마다 새 프로그램이나 정책이 필요했다. 파운데이션 모델은 새 기술을 데이터와 프롬프트의 문제로 바꾸려 한다. 병목은 데이터다. 로봇 경험은 웹 텍스트보다 훨씬 적어서 원격조작, 모션 캡처, 합성 데이터에 투자가 몰린다. 체화 AI도 참고.

자주 묻는 질문

VLA 모델도 로봇 파운데이션 모델인가요?

그렇다. VLA는 로봇 동작을 직접 출력하는 로봇 파운데이션 모델의 한 종류다. 미래 영상을 예측하는 모델(월드 모델)이나 언어로 단계를 계획하는 모델도 있다.

학습 데이터는 어디서 오나요?

원격조작 시연, 여러 기종을 모은 로봇 데이터셋, 시뮬레이션과 합성 데이터, 사람 영상과 모션 캡처, 그리고 출발점인 비전-언어 모델이 가진 웹 지식.

한 모델로 어떤 로봇이든 움직일 수 있나요?

그대로는 어렵다. 대부분 대상 로봇의 데이터로 미세조정이 필요하다. 다만 여러 기체로 학습하면 필요한 새 데이터가 줄어든다.

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