피지컬 AI 기업 리얼월드(RLWRLD)가 엔비디아 리서치가 공개한 오픈 휴머노이드 로봇 AI 모델 ‘엔비디아 아이작 그루트 N1.5(NVIDIA Isaac GR00T N1.5)’를 바탕으로, 로봇 ‘알렉스(Allex)’와 다섯 손가락 로봇 손이 물체를 더 안정적으로 다루도록 학습을 고도화하고 있다고 밝혔다.

로봇이 물건을 잡고 옮기는 과정은 단순한 동작처럼 보이지만, 실제로는 카메라로 주변을 보고 상황을 이해한 뒤 손가락을 미세하게 조절해 실수 없이 움직이는 일이 한 번에 이어져야 한다. 특히 다섯 손가락 로봇 손은 손가락 관절이 많아 움직임이 복잡해지고, 작은 오차가 곧바로 실패로 이어질 수 있다.

리얼월드는 이 문제를 해결하기 위해 사전 학습된 공개모델인 GR00T N1.5를 자사 로봇 동작에 맞게 최적화 및 추가 학습(파인튜닝)을 진행해 정밀 조작 성능을 높이는 접근을 택했다고 설명했다. 회사는 “한번의 학습으로 원하는 성능의 결과가 나오기 힘들기 때문에 빠르게 실험하고 이를 반복할 수 있는 구조를 만드는 것이 매우 중요하다”고 밝혔다.

리얼월드는 로봇 학습에서 중요한 데이터 부족 문제를 완화하기 위해 실제 로봇 실험과 함께 가상 환경 기반의 개발 도구 활용도 병행하고 있다고 덧붙였다. 회사는 로봇 학습 절차를 구성하는 과정에서 엔비디아의 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용하고 있다고 설명했다. 아이작 랩은 로봇 연구에서 자주 쓰이는 학습 방식과 워크플로우를 단순화하는 프레임워크로 아이작 심(Isaac Sim) 위에서 동작한다.

배재경 리얼월드 CTO는 “리얼월드는 그루트 N1.5를 기반으로 자사 로봇에 최적화된 추가 학습을 진행했으며, 신속한 파인 튜닝으로 반복 실험 속도를 크게 높일 수 있었다”며 “이러한 반복 훈련을 통해 기존에 부족했던 데이터가 보강되고 학습이 최적화되면서, 로봇 손이 실제 현장에서 활용 가능한 수준으로 고도화된다”고 말했다.

한편 리얼월드는 올해 초 독자적인 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 공개할 계획이다. 해당 모델은 대규모 아키텍처로 설계해 언어·비전 이해 성능을 고도화하고, 이를 통해 로봇 손의 조작 정밀도와 동작 자유도를 한층 끌어올린다는 구상이다.