옴니버스로 들어가기: 오픈 월드 모델이 Physical AI의 최전선을 넓히는 방법

Physical AI는 사물의 외형을 인식하는 데 그치지 않고, 물리적 환경의 작동 방식과 행동의 결과까지 이해하고 예측해야 한다. 월드 모델은 환경의 변화와 다음 상태를 학습해 물리적으로 근거 있는 세계·행동 데이터를 생성하고, 미래 상태를 시뮬레이션하며, 로봇·자율주행차·비전 AI 시스템의 기반을 제공한다.

물리 AI 학습에 필요한 데이터는 대규모로 수집하기 어렵고, 희귀 사건과 롱테일 시나리오는 안전하고 반복적으로 재현하기도 어렵다. 월드 모델은 다음과 같은 방식으로 이 문제를 보완한다.

• 대규모 멀티모달 시나리오에서 물리적 관계를 학습해 더 유용한 데이터를 생성한다.
• 날씨, 조명, 객체, 이동 궤적을 바꿔가며 다양한 환경을 만든다.
• 특정 로봇, 차량, 센서 구성, 작업, 운영 환경에 맞게 확장할 수 있는 기반을 제공한다.

NVIDIA는 200개 이상의 기업·기관과 함께 개방형 생태계의 중요성을 강조하는 ‘Open Weights and American AI Leadership’ 공개서한에 참여했다. NVIDIA Cosmos 3는 오픈 월드 모델 제품군으로 이러한 기능을 제공하며, 로보틱스·자율주행·비전 AI 분야에서 활용되고 있다.

일반 모델은 각 팀이 사용하는 로봇이나 센서, 운영 환경을 학습하지 않았기 때문에 실제 배포를 위해서는 모델 가중치와 모델을 수정할 수 있는 라이선스, post-training 도구가 필요하다. Cosmos 월드 파운데이션 모델은 Linux Foundation의 OpenMDW 1.1 라이선스로 제공돼, 각 팀이 자체 데이터와 하드웨어를 활용해 모델을 추가 학습할 수 있도록 한다.

모델 특화만으로는 충분하지 않다. 개발팀은 데이터를 생성하고 시뮬레이션을 수행하며 행동을 검증할 수 있는 환경도 필요하다. NVIDIA Omniverse 라이브러리는 시뮬레이션에 바로 사용할 수 있는 환경 구축을 지원하고, OpenUSD는 디지털 트윈·시뮬레이션·합성 데이터 생성 작업에서 복잡한 3D 데이터를 구성·재사용·교환할 수 있는 개방형 프레임워크를 제공한다.