로봇 기초 모델 'GreenWAM' 공개, 20개 로봇 계열에서 통용
원제 GreenWAM: A World Foundation Model for Robotics
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Key Point
다양한 로봇 종류에서 작동하는 통합 기초 모델이 세계 모델과 정책을 모두 수행할 수 있음을 처음으로 입증하며, 로봇 비전 분야의 일반화 문제에 실질적 해법을 제시한다.
핵심 요약
- 로봇이 필요한 세계 모델(행동의 결과 예측)과 정책(행동 선택)을 한 기초 모델이 모두 담당할 수 있는지 검증하는 연구다.
- 로봇마다 다른 행동 표기법을 통합하기 위해 20개 로봇 계열(양팔 로봇부터 손가락까지 제어하는 휴머노이드까지)을 공통 관절 좌표로 설명하는 '공유 해부학적 행동 공간'을 구축했다.
- 세계 모델 모드, 행동-조건부 모드, 세계-행동 모드의 세 가지 방식으로 이들 로봇 계열을 함께 학습했고, 행동 전문가를 분리하는 정책 구조를 적용했다.
- 세계 모델로서 GreenWAM은 WorldArena 1.0에서 궤적·깊이·3D 정확도 모두 최고 수준을 달성했으며, 비교 대상인 모든 세계-행동 모델과 비디오 생성 모델을 앞지켰다.
- 정책으로서는 RoboTwin 2.0 리더보드 상위권, LIBERO-plus 제로샷 성공률 최고 기록, CALVIN과 LIBERO에서 전문화된 비전-언어-행동 정책과 경쟁 수준의 성능을 보였다.
- 실제 휴머노이드 로봇에 적응시켰을 때 π₀.₅와 Cosmos 3 Edge에서 개조한 정책들보다 더 자주 성공했고, 실시간 제어용 단계 정책으로 증류했다.
- 제어 실험 결과 세 가지 발견이 나왔다: 로봇 특화가 세계 예측과 제어를 동시에 개선하며, 적응 초기에 행동 전문가를 분리하면 효과적이고, 정책 적응 중 세계 모델 모드를 유지하면 장면 변화에 대한 강건성이 보존된다.