세부과제
로봇 파운데이션 모델 연구
범용성과 자율성을 갖춘 차세대 AI 로봇의 핵심 기반 기술 개발
로봇 기술은 이제 개별 작업 수행을 넘어, 변화하는 현실 환경에 능동적으로 대응하고 스스로 판단하며 학습하는 방향으로 진화하고 있다. 본 연구는 이러한 흐름에 맞춰, 다양한 환경에서 인지·의사결정·제어를 통합적으로 수행할 수 있는 범용 파운데이션 모델을 구축하고자 한다. 목표는 기존의 단일 과제 특화형 모델을 넘어, 스스로 사고하고 적응하며 협업할 수 있는 차세대 인공지능 로봇의 기반 기술을 마련하는 것이다. 연구 1단계에서는 멀티모달 기반 인식, 범용 로봇 제어, 체화된 인공지능 등 세 가지 축을 중심으로 파운데이션 모델의 기초 역량을 확보하는 데 집중하고 있다. 개방어휘 물체 탐지 및 분할, 음성과 소리 정보를 통합하는 양방향 이해 모델, 그리고 다양한 센서 정보를 융합하는 인터페이스 기술을 개발하여 복잡한 현실 환경 속에서도 안정적인 인지 기능을 구현한다. 동시에 로봇의 동작을 생성하고 재구성하는 기술과 강화학습 기반 의사결정 모델을 통해, 범용적이고 적응 가능한 제어 능력을 확보하고 있다. 또한, 로봇이 상식과 윤리, 도메인 지식을 바탕으로 상황을 해석하고 장기적으로 학습할 수 있도록, 세계상world model 기반의 체화형 AI 기술도 함께 개발하고 있다.
2단계에서는 이러한 핵심 기술들을 실세계 환경에 적용하고, 성능과 효율성을 동시에 고도화하는 것을 목표로 한다. 특히 실제 환경에서의 센서 정보 처리, 실시간 의사결정, 에너지 효율성과 연산 자원 최소화를 고려한 모델 양자화, 그리고 로봇 행동의 정밀 제어 등 다양한 요소를 융합해 실행 가능한 고도화된 로봇 파운데이션 모델을 구현할 예정이다. 체화된 인공지능 측면에서는 상식·윤리 추론의 현실 적용, 장기 기억 처리, 도메인 지식 통합 및 세계상 학습 기술의 진화를 통해, 인간과 자연스럽게 상호작용하며 학습할 수 있는 로봇의 토대를 다진다.
본 과제는 POSTECH, 연세대, 고려대, KAIST 등이 참여하고 있으며, 각각 로봇의 다양한 모션 제어, 체화형 AI, 멀티모달 센서 기반 인지 등 각기 다른 전문 영역에서 상호 보완적 역할을 수행하고 있다. 특히 프롬프트 기반의 멀티모달 이해와 로봇 정책 학습 간의 연계를 위한 대규모 시뮬레이션 환경과 벤치마크 세트도 구축하는 중이다.
이 연구는 향후 자동화 공정, 스마트 물류, 재난 대응, 공공 안전, 스마트홈 등 다양한 응용 분야에서 지능형 로봇의 실질적인 활용을 가능케 할 것으로 기대된다. 특히 인간 중심의 윤리적 사고와 적응적 학습을 겸비한 로봇의 구현은 로봇이 단순 기계적 도구를 넘어 협력자(co-agent)로서 자리 잡는 데 핵심적인 역할을 하게 될 것이다.
2세부 책임자인 조민수 POSTECH 교수는 다음과 같은 포부를 밝힌다. “본 세부가 목표로 하는 로봇 파운데이션 모델은 가상세계에 머물렀던 기존의 인공지능 기술을 현실로 가져오는 차세대 인공지능 기술의 핵심 프로젝트입니다. 인공지능 기술이 대한민국 미래 세대를 좌우할 것으로 기대되는 이 시기에 국가AI거점의 핵심 연구를 맡게 된 것에 큰 책임을 느끼면서도, 인공지능 분야에서 이미 세계적인 성과를 보이고 있는 한국의 연구진들과 연구거점에 참여하고 있는 해외 석학들이 있기에 기대도 큽니다. 2세부 연구를 통해 대한민국이 로봇 인공지능 기술의 핵심 거점으로 발돋움할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.”
