로봇을 위한 통합 월드 모델 'GreenWAM' 공개

요약

GreenWAM은 로봇공학을 위한 월드 파운데이션 모델로, 로봇의 행동 예측과 정책 결정을 동시에 수행할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 20개 로봇 제품군을 아우르는 공통 관절 좌표계를 사용하며, 시각 및 행동 조건부 학습을 통해 다양한 신체 구조에 적용 가능하다. 성능 평가 결과, WorldArena 1.0에서 기존 월드 액션 모델 및 비디오 생성기보다 뛰어난 3D 예측 정확도를 보였으며, RoboTwin 2.0 및 LIBERO-plus 등에서도 최상위권의 제로샷 성공률을 기록했다. 실제 휴머노이드 로봇 적용 시 π0.5나 Cosmos 3 Edge 기반 정책보다 높은 성공률을 달성했으며, 실시간 제어를 위한 단일 단계 정책으로 증류할 수 있다. 실험을 통해 로봇 전문화를 통한 예측 및 제어 성능 향상, 정책 적응 시 액션 전문가 분리, 그리고 환경 변화에 대한 강건성 유지의 중요성을 입증했다.

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