혁신적인 인간형 로봇 기반 모델 GR00T N1 등장!


NVIDIA 등이 개발한 인간형 로봇 기반 모델 GR00T N1은 시각-언어-행동(VLA) 모델의 이중 시스템 아키텍처를 통해 실제 세계 적용에 성공, 기존 모방 학습 기준 모델들을 뛰어넘는 성능을 보였습니다. Fourier GR-1 로봇에 적용되어 언어 기반 양손 조작 작업에서 높은 데이터 효율성을 달성하며, 인공지능과 로봇 공학 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.

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NVIDIA 주도, 범용 인간형 로봇을 위한 획기적인 발전

최근 NVIDIA를 포함한 다수의 연구진이 발표한 논문에서, GR00T N1 이라는 혁신적인 인간형 로봇을 위한 개방형 기반 모델이 소개되었습니다. 이 모델은 범용 로봇의 핵심 요소인 다재다능한 신체와 지능적인 마음을 모두 충족시키기 위한 야심찬 시도의 결과물입니다.

시각-언어-행동(VLA) 모델의 힘

GR00T N1의 핵심은 시각-언어-행동(VLA) 모델에 있습니다. 단순히 명령을 따르는 것을 넘어, 환경을 인지하고, 언어적 지시를 이해하고, 자연스러운 동작을 생성하는 능력을 갖추었습니다. 특히 이중 시스템 아키텍처는 시각-언어 모듈(시스템 2)과 확산 변환기 모듈(시스템 1)을 긴밀하게 결합하여 실시간으로 유연한 동작 생성을 가능하게 합니다. 이는 단순한 반복 학습을 넘어, 보다 복잡하고 유연한 상호작용을 가능하게 하는 핵심 기술입니다.

방대한 데이터 기반 훈련, 놀라운 성능

GR00T N1은 실제 로봇 궤적, 인간 동작 비디오, 그리고 합성 데이터 세트를 포함한 방대한 데이터를 사용하여 훈련되었습니다. 이를 통해 실제 세계의 변화에 대한 강인성과 새로운 작업에 대한 빠른 적응력을 확보했습니다. 실제로 다양한 시뮬레이션 벤치마크에서 기존의 최첨단 모방 학습 기준 모델들을 능가하는 성능을 보였습니다.

실제 로봇 적용 성공: Fourier GR-1과의 만남

이론적인 성능을 넘어, GR00T N1은 Fourier GR-1 인간형 로봇에 적용되어 실제 작업 수행에 성공적으로 활용되었습니다. 특히 언어 기반 양손 조작 작업에서 높은 데이터 효율성을 보이며, 실제 세계 적용 가능성을 입증했습니다. 이는 인간형 로봇 기술의 새로운 지평을 열었다고 볼 수 있습니다.

미래를 향한 발걸음

GR00T N1의 등장은 단순한 기술적 발전을 넘어, 인간형 로봇의 대중화 및 실용화에 한 걸음 더 가까이 다가가게 하는 중요한 이정표입니다. 개방형 모델로 공개된 GR00T N1은 향후 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되며, 인공지능과 로봇 공학 분야의 끊임없는 혁신을 예고하고 있습니다. 앞으로 GR00T N1이 만들어낼 새로운 가능성에 대한 기대감이 높아지고 있습니다.


*이 기사는 AI가 생성한 내용으로, 일부 정보가 실제와 다를 수 있습니다. 정확한 확인을 위해 추가적인 검증을 권장드립니다.

Reference

[arxiv] GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots

Published:  (Updated: )

Author: NVIDIA, :, Johan Bjorck, Fernando Castañeda, Nikita Cherniadev, Xingye Da, Runyu Ding, Linxi "Jim" Fan, Yu Fang, Dieter Fox, Fengyuan Hu, Spencer Huang, Joel Jang, Zhenyu Jiang, Jan Kautz, Kaushil Kundalia, Lawrence Lao, Zhiqi Li, Zongyu Lin, Kevin Lin, Guilin Liu, Edith Llontop, Loic Magne, Ajay Mandlekar, Avnish Narayan, Soroush Nasiriany, Scott Reed, You Liang Tan, Guanzhi Wang, Zu Wang, Jing Wang, Qi Wang, Jiannan Xiang, Yuqi Xie, Yinzhen Xu, Zhenjia Xu, Seonghyeon Ye, Zhiding Yu, Ao Zhang, Hao Zhang, Yizhou Zhao, Ruijie Zheng, Yuke Zhu

http://arxiv.org/abs/2503.14734v2