리얼월드, 휴머노이드 정밀 손 조작 평가 벤치마크 ‘덱스벤치’ 공개

피지컬 AI 기업 리얼월드는 휴머노이드 정밀 손 조작을 평가하기 위해 엔비디아 아이작 랩-아레나를 기반으로 구축한 벤치마크 ‘덱스벤치’를 공개했다고 9일 밝혔다.

리얼월드는 9일 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 주최 AI 기술 행사 ‘AI Day Seoul 2026’에서 덱스벤치의 핵심 기능과 개발 성과를 발표했다. 덱스벤치는 지난 6월 리얼월드가 정밀 손 조작의 공통 평가 기준과 데이터 표준 구축을 위해 엔비디아와 협력하여 발표한 이니셔티브에서 처음 선보이는 주요 결과물이다.

산업 자동화 기술이 발전했지만 제조라인의 부품 조립, 물류센터의 상품 처리, 매장의 상품 진열 등 다양한 현장에서는 여전히 사람의 정교한 손동작이 필요한 작업이 많다. 로봇이 이를 수행하려면 다섯 손가락 로봇 핸드를 활용한 정밀한 조작과 변화하는 작업 환경에 대한 대응 능력이 필요하다.

기존 로봇 벤치마크가 주로 테이블 위에서 물체를 집거나 옮기는 단순 작업을 평가해 온 것과 달리 덱스벤치는 유통, 물류, 조립, 호텔 식음료 등 4개 산업 환경에 걸쳐 총 15개의 작업을 구현했다. 상품 꺼내기와 배치, 롤케이지에서 물품 내리기, 커넥터 삽입과 나사 체결, 접시 쌓기와 액체 붓기 등 다섯 손가락을 활용한 정교한 조작이 필요한 작업을 다루며, 실제 현장을 반영하기 위해 실제 제품 규격에 기반한 물체와 산업 설비를 가상 환경에 모델링했다.

또한 작업 성공률뿐 아니라 새로운 물체나 환경에서도 학습한 조작 능력을 적용할 수 있는 ‘일반화’ 성능을 평가한다. 물체, 물리적 특성, 공간 조건의 세 가지 축을 기준으로, 학습 과정에서 접하지 않은 물체나 물리적 특성, 공간 조건에서도 로봇이 원활하게 작업을 수행할 수 있는지를 검증한다.

덱스벤치는 시뮬레이션 내 대규모 로봇 정책 평가를 위한 오픈소스 프레임워크인 ‘엔비디아 아이작 랩-아레나(NVIDIA Isaac Lab-Arena)’와 오픈소스 물리 엔진 ‘뉴턴(Newton)’을 기반으로 구축됐다. 엔비디아 아이작 랩 아레나는 개발자가 다양한 작업 환경과 반복 가능한 평가를 대규모로 구성하고 실행·분석할 수 있도록 지원한다. 뉴턴의 솔버(solvers)는 다섯 손가락과 물체 간의 정밀한 접촉, 형태가 변하는 물체, 움직이는 산업 설비 등 복잡한 물리적 상호작용의 시뮬레이션을 가능하게 한다.

개발에는 다양한 산업·기술 파트너도 참여했다. 엔닷라이트, 스페이스에이아이, 피직스심랩이 개발 파트너로 합류해 벤치마크에 시뮬레이션용 3D 자산과 환경을 제공했다. 또한 엔비디아의 CoRL 블로그에서 언급되었듯, 제네시스 AI와 미믹 로보틱스 등 많은 로봇 및 산업 파트너들이 얼리 액세스를 통해 덱스벤치를 평가하고 있다.

리얼월드는 덱스벤치의 코드, 평가 환경과 시뮬레이션 자산, 학습 데이터, 기준 모델, 성능 비교 리더보드 등을 공개해 연구기관과 로봇 개발사가 공통된 기반에서 로봇 AI 모델의 성능을 비교하고 평가 및 개선할 수 있도록 지원할 계획이다.

류중희 리얼월드 대표는 “실제 산업 환경에서 로봇의 정밀 조작 능력을 객관적으로 측정할 수 있어야 로봇 AI의 발전 성과를 실제 현장 도입과 연결할 수 있다”며 “덱스벤치는 이러한 평가 기반을 구축하기 위해 엔비디아 및 산업·기술 파트너들과 협력한 첫 번째 구체적 성과다”라고 말했다.

초기 덱스벤치 베이스라인 결과는 리얼월드의 로보틱스 파운데이션 모델 차기 업데이트 버전인 리얼덱스 1.1로 측정되었다. 리얼덱스 1.1은 정밀 조작 성능의 점진적 향상과 함께 더 빠른 학습 속도와 더 낮은 추론 지연 시간을 제공한다.

리얼월드는 향후 시뮬레이션과 실제 물리적 로봇의 작업 결과를 비교하는 시뮬레이션-현실 간 검증(Sim-to-Real)을 고도화하는 한편, 지원하는 로봇 플랫폼과 로봇 손의 종류를 확대할 예정이다. 또한 새로운 산업 작업과 평가 조건을 지속적으로 추가해 덱스벤치를 산업용 로봇 정밀 조작 기술의 공통 벤치마크로 자리잡게 할 계획이다.

글. 바이라인네트워크
<오민선 기자> omsoms94@byline.network