"RFM"
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RFM, 로봇용 범용 AI 모델로 피지컬 AI 핵심 기술 부상
로봇 파운데이션 모델(RFM)은 다양한 로봇의 행동과 환경 데이터를 사전 학습해 여러 작업에 적응하는 범용 AI 모델로 소개됐다. 특정 작업별로 개발하던 기존 산업용 로봇 AI와 달리 카메라 영상, 센서 정보, 동작 데이터, 사람의 시연 영상 등을 활용해 처음 접하는 상황에도 대응하도록 설계된다. 대표적 구현 방식으로 시각·언어·행동(VLA) 모델이 있으며, 엔비디아의 '아이작 그루트', 구글 딥마인드의 '제미나이 로보틱스'가 사례로 제시됐다. 국내에서는 LG그룹이 스킬드AI와 협력을 모색하고 엔비디아 AI 플랫폼을 활용한 휴머노이드 로봇 개발을 추진하고 있다. 다만 학습 데이터 확보, 동작 제어, 안전성·신뢰성 검증 등은 과제로 남아 있다.
RFM 로봇 파운데이션 모델, 크로스 임바디먼트로 확장
로봇업계에서 로봇마다 처음부터 새로 학습시키는 대신 여러 로봇과 작업에서 축적한 경험을 공유해 새로운 환경으로 확장하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 주목받고 있다. 로봇마다 팔 길이와 관절 구조가 달라 한 로봇의 경험을 다른 로봇에 그대로 적용하기 어려운데, 이를 해결하는 핵심 기술로 크로스 임바디먼트가 꼽힌다. 구글 딥마인드 등이 참여한 '오픈 X-임바디먼트' 프로젝트는 22종 로봇 데이터를 통합 학습해 경험 전이 효과를 확인했다. 피지컬 인텔리전스는 범용 로봇 정책 '파이제로'를, 엔비디아는 '아이작 그루트' 플랫폼을 통해 RFM과 데이터 파이프라인, 시뮬레이션 학습 환경을 제공한다. 국내에서는 NC AI가 포스코DX와 RFM을 공동 개발하며 비전언어행동(VLA) 모델 최적화와 디지털트윈 기반 검증 체계 구축을 추진하고 있다.
