안녕하세요 오늘은 요즘 AI 관심 많으시죠! 그래서 준비했습니다!
범용 인공지능 모델인 RFM에 대해서 자세히 설명해드릴게요!
🤖 RFM (Robotics Foundation Model)란 무엇인가?
기본 개념 및 배경
- “Foundation Model(기반 모델)”이란, 광범위한 데이터를 바탕으로 사전 학습(pre-training) 되어 다양한 하위 과제(task)에 활용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말합니다. (위키백과)
- RFM, 즉 Robotics Foundation Model은 이 개념을 로봇 공학 영역에 적용한 것으로, 다양한 형태의 로봇 작업, 센서 입력, 물리 세계 상호작용 등을 포괄적으로 다룰 수 있게 설계된 범용 모델을 뜻합니다. (Scale Venture Partners)
즉, RFM은 단일 용도 로봇 제어나 특정 환경 전용 모델이 아니라, 다양한 로봇 시스템과 작업 환경에서 공통으로 활용 가능한 지능 기반 계층을 제공하는 것을 목표로 합니다.
🔍 왜 RFM이 필요한가 — 한계와 동기
전통적으로 로봇 제어 시스템은 작업별로 설계되고 튜닝되며, 환경 변화나 다양한 작업에 대응하기 어렵습니다.
예를 들어, 공장 라인에서 특정 부품을 집어 옮기는 로봇은 동일한 제품 형태와 배치에서만 안정작동하지만, 제품이 바뀌거나 배열이 달라지면 재프로그램이나 튜닝이 필요합니다.
이러한 비일반성(generality 부족) 문제를 극복하기 위해, 로봇에게 일반화 능력(generalization)을 부여하는 것이 로봇학계의 오랜 숙제였습니다.
RFM은 이 문제에 대응하기 위한 새로운 패러다임으로, 한 번 훈련되어 다양한 하위 작업에 적응 가능한 모델을 지향합니다. (Radical Ventures)
좀 더 구체적으로 보면:
- 데이터 다양성 확보: 로봇 동작, 센서 읽기, 영상, 텍스트 등 여러 모달리티(multimodal)를 결합한 대규모 데이터가 필요합니다.
- 물리 세계 모델링: 로봇이 작동하는 실제 물리 환경을 이해하고 예측할 수 있어야 합니다.
- 작업 간 전이 학습: 이전에 본 적 없는 작업 환경이나 로봇 기구 구조(new embodiment)에도 대응할 수 있어야 합니다.
이러한 이유로, 많은 연구자가 RFM을 “로봇판 GPT” 또는 “로봇의 범용 지능 계층” 같은 비유로 설명하기도 합니다.
🏗 RFM의 구조와 핵심 요소
다음은 RFM을 구현할 때 핵심적으로 고려되는 구성 요소와 설계 원칙들입니다.
1. 멀티모달 통합 입력/출력 (Multimodal Any-to-Any)
RFM은 여러 입력과 출력을 처리할 수 있어야 합니다.
예를 들어, 이미지 + 텍스트 → 행동 경로, 또는 행동 명령 + 센서 신호 → 예측 영상 등 다양한 조합이 가능해야 합니다.
Covariant 사의 RFM-1 모델은 “멀티모달 any-to-any sequence 모델” 형태로 설계되었으며, 텍스트, 이미지, 비디오, 로봇 동작, 수치 센서 데이터 등을 모두 공통 토큰 공간(token space)으로 매핑하여 처리합니다. (covariant.ai)
즉, 각 모달리티를 토큰화(tokenization)하여 시퀀스(sequence) 형태로 모델에 입력하고, autoregressive(다음 토큰 예측) 방식을 통해 출력 토큰을 생성하는 방식입니다. (covariant.ai)
2. 물리 세계 모델 (World / Physics Model)
로봇은 단순히 명령을 받는 기계가 아니라, 실제 세계의 물리 법칙(중력, 마찰, 관성 등)에 기반해 동작해야 합니다.
RFM은 로봇의 행동이 주변 환경에 미치는 변화를 예측하는 모델을 포함할 수 있어야 합니다.
Covariant의 RFM-1은 입력으로 이미지와 행동(action)을 받아, 이후 변화될 장면을 예측하는 비디오 생성 모델을 포함하여, 물리 세계 모델로 작동할 수 있도록 설계되어 있습니다. (covariant.ai)
즉, 모델이 미래 장면 예측(future frame prediction) 을 통해 물리적 변화의 시뮬레이션 기능을 갖는 것이 핵심입니다. (IEEE Spectrum)
3. 자연어 명령 해석 (Language-Guided Control)
사용자가 자연어 명령(예: “노란 컵을 테이블 위로 옮겨라”)을 입력하면, RFM은 이를 문맥, 시각 정보, 로봇 상태 등을 고려해 행동 계획(action plan)으로 변환할 수 있어야 합니다.
Covariant는 RFM-1에서 이러한 자연어 기반 제어 기능을 일부 구현했다고 발표한 바 있습니다. (covariant.ai)
4. 전이 학습 및 일반화 (Transfer & Generalization)
RFM 모델은 훈련된 로봇 설계나 환경을 넘어서 새로운 로봇 기구 구조나 새로운 작업 환경에도 적응할 수 있어야 합니다.
즉, 단순히 훈련 데이터에 있었던 환경만 처리하는 것이 아니라, 본 적 없는 환경에 대해 유연한 대응이 가능해야 합니다. (reborn-agi.gitbook.io)
이런 일반화 능력은 실용적 로봇 시스템을 만드는 데 필수 조건 중 하나입니다.
✅ RFM을 구현한 사례: RFM-1 (Covariant)
RFM 개념이 추상적으로 들리겠지만, 이미 실제 구현 사례가 있습니다. 그 중 대표적인 것이 Covariant 사의 RFM-1입니다.
핵심 특징 요약
- 8억 개 매개변수(transformer 기반) 모델이며, 이미지, 비디오, 로봇 동작, 센서 수치, 텍스트 등 다양한 데이터를 통합 처리합니다. (covariant.ai)
- 실제 창고(warehouse) 환경에서 다양하고 복잡한 객체 조작 작업을 처리하는 로봇 시스템 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. (IEEE Spectrum)
- RFM-1은 입력으로 초기 장면 이미지와 명령을 받고, 예상되는 결과 장면(비디오), 센서 변화, 행동 경로 등을 출력할 수 있습니다. (IEEE Spectrum)
- 또한, RFM-1은 선택한 행동이 미래에 어떻게 장면을 변화시킬지 예측하는 액션-조건 비디오 예측(action-conditional video prediction) 기능을 통해 물리 세계 모델 역할을 수행합니다. (covariant.ai)
- 이 모델은 익숙한 물체뿐 아니라 본 적 없는 객체나 새로운 조합의 장면에도 어느 정도 일반화할 수 있는 능력을 보여주고 있습니다. (IEEE Spectrum)
이처럼 RFM-1은 현재 상업 수준의 로봇 제어에 응용될 수 있는 범용성 기능을 일부 갖고 있다고 볼 수 있습니다.
🚧 RFM의 도전 과제 및 한계
RFM이 로봇 공학에 혁신을 가져올 잠재력이 크지만, 이 개념이 완전한 실용 시스템으로 정착되기 위해서는 여러 어려움을 극복해야 합니다.
데이터 수집과 다양성 확보
- 로봇 동작 데이터는 실세계에서의 다양한 상황(조명 변화, 마찰 변화, 물체 배치 변화 등)을 포함해야 합니다.
- 긴꼬리 이벤트(long-tail events), 즉 드물게 발생하는 예외적 상황까지 포함해야 일반화력이 높아집니다. Covariant는 실제 창고 운영 환경의 데이터를 사용하여 이런 드문 상황도 모델이 학습할 수 있게 했다고 밝히고 있습니다. (covariant.ai)
- 다양한 로봇 기구 설계(arms, 그리퍼, 이동 플랫폼 등)를 모두 아우를 수 있는 데이터 확보는 매우 어렵고 비용이 큽니다.
컴퓨팅 리소스와 모델 크기
- 멀티모달 통합, 미래 예측 모델, 시뮬레이션 모델 등을 포함한 복합 모델은 연산 비용이 매우 높습니다.
- 훈련과 추론 단계 모두에서 고성능 GPU/TPU 등 하드웨어가 필요하며, 실시간 제어 응답성을 유지하기 위한 최적화가 요구됩니다.
일반화 한계 및 안전성
- 본 적 없는 로봇 설계나 환경에서의 일반화는 여전히 도전적입니다.
- 모델이 예측한 행동 계획이 물리적으로 안전한가, 충돌이나 장애를 일으키지 않을까 하는 안전성 검증이 필수적입니다.
- 지나치게 복잡한 환경에서는 예측 오차가 누적될 수 있습니다.
통합 및 응용 시스템 설계
- RFM은 하나의 기반 모델이지만, 이를 실제 로봇 시스템에 통합하는 것은 또 다른 과제입니다.
- 제어 모듈, 센서 모듈, 실시간 반응 모듈, 오류 복구 모듈 등 여러 하위 구성요소와 함께 작동해야 합니다.
- 소프트웨어 스택 (로봇 운영체제 ROS, 제어 라이브러리 등)과의 통합도 중요합니다.
🌱 RFM의 확대 가능성과 미래 방향
RFM의 개념과 초기 구현은 로봇 공학 연구와 산업에 다음과 같은 전망을 제공합니다.
1. 다양한 로봇 유형에 확장
현재는 주로 조작(manipulation) 작업, 특히 창고 자동화 등이 중심이지만, 앞으로는 이동형 로봇, 드론, 자율주행 로봇, 휴머노이드 등 다양한 형태의 로봇에 RFM 개념이 확장될 수 있습니다.
실제로 로봇학술계에서는 여러 로봇 형태를 통합 제어 가능한 RFM 제출 방향이 활발히 논의 중입니다. (EECS at UC Berkeley)
2. 인터넷 기반 모델과의 결합
RFM은 물리 세계 기반 지능을 다루지만, LLM이나 이미지 기반 foundation 모델과 결합하면 더 강력한 혼합 모델이 됩니다.
예컨대, RFM은 로봇 환경 대응과 행동 계획을 처리하고, 다른 foundation 모델이 언어, 시각적 상식, 세계 지식 등을 보강하는 방식입니다. (EECS at UC Berkeley)
3. 자율 학습 및 자체 개선 (Self-Improvement)
RFM이 스스로 학습하고 개선하는 기능이 도입될 가능성도 있습니다.
예를 들어, 자가 시행(self-play)이나 시뮬레이션 기반 학습을 통해, 추가적인 인간 개입 없이도 성능을 향상시키는 방식이 연구되고 있습니다. (최근 논문 “Self-Improving Embodied Foundation Models” 참조) (arXiv)
4. 산업 응용 확대
로봇 자동화, 물류, 제조업, 서비스 로봇, 의료 로봇, 가정용 로봇 등 다양한 분야에서 RFM 기반 제어가 채택될 가능성이 있습니다.
RFM이 안정적이고 신뢰성 있게 작동하면, 로봇 개발 비용과 개발 기간을 단축하는 데 기여할 수 있습니다.
📌 요약 및 한줄 정리
- RFM(로보틱스 파운데이션 모델)은 로봇 작업, 센서, 영상, 물리 상호작용 등을 아우르는 범용 지능 계층 모델이다.
- 핵심 요소로는 멀티모달 입력/출력 통합, 물리 세계 예측 모델, 자연어 명령 해석, 일반화 능력 등이 있다.
- 구현 사례로는 Covariant의 RFM-1이 있으며, 창고 조작 작업 중심으로 실제 응용 가능성을 시연했다.
- 도전 과제로는 데이터 다양성 확보, 계산 비용, 일반화 한계, 통합 시스템 설계 등이 있다.
- 미래 방향은 다양한 로봇 유형 확장, 인터넷 기반 모델과 결합, 자율 학습 기능 도입, 산업 응용 확대 등이다.