일본 통신기업 NTT가 11월 11일(현지 시간) 로봇이 움직이기 전에 짐이 무너지거나 물건이 떨어지는 상황을 예측하는 피지컬 AI 기술을 개발했다고 발표했다. NTT는 물리 법칙을 반영한 월드 모델로 로봇 작업의 결과를 실행 전에 확인할 수 있다고 설명했다. 월드 모델은 주변 환경이 앞으로 어떻게 변할지 예측하는 AI 모델을 말한다.

NTT에 따르면, 기존 영상 생성 기반 월드 모델은 물체의 질량이나 속도 같은 물리량을 따로 다루지 않는다. 그래서 생성 영상에서 물체가 사라지거나 형태가 바뀌고, 물체끼리 부딪히는 장면을 잘못 예측하는 경우가 있다. 학습 데이터에 없는 장면에서 예측이 틀리기 쉽다는 한계도 있다. NTT는 자체 개발한 ‘물리 제어 어댑터’를 영상 생성 모델에 결합했다. 물리 제어 어댑터는 영상 속 물체마다 위치, 자세, 속도, 질량을 추정하고 운동방정식으로 다음 움직임을 계산한다. 운동방정식은 물체에 작용하는 힘과 질량으로 움직임을 계산하는 물리 공식을 말한다. 영상 생성 모델은 계산 결과를 받아 앞으로 벌어질 장면을 영상으로 보여 준다.

NTT는 소형 로봇이 선반에 물건을 쌓는 작업을 시뮬레이션해 성능을 시험했다. 새 기술을 적용하자 작업 성공률은 73.1%에서 92.3%로 상승했다. 여러 물체가 서로 부딪히는 장면을 담은 공개 벤치마크 ‘OBJ3D’에서도 기존 방식보다 LPIPS 점수가 낮았다. LPIPS는 예측 영상이 실제 영상과 사람 눈에 얼마나 비슷한지 재는 지표로, 값이 낮을수록 실제와 비슷하다. NTT는 학습 데이터에 없던 상황도 물리 법칙으로 예측할 수 있고, 예측 근거가 되는 물리량을 함께 출력해 결과를 해석하기 쉽다고 밝혔다.

NTT는 모양과 무게가 제각각인 공항 수하물을 자동으로 싣고 내리는 작업에 새 기술을 먼저 적용할 계획이다. 물류 로봇 자동화 기업 무진(Mujin)과 현장 시험을 진행하고, 로봇 서비스 기업과 물류, 창고 기업과도 협력할 예정이다. NTT는 제조, 건설, 소매 분야도 적용 대상으로 제시했다. NTT는 ‘NTT R&D 포럼 2026’에서 기술을 전시할 예정이며, 상용화 일정은 밝히지 않았다.

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이미지 출처: NTT