- 로봇 모방 학습 지원하는 방대한 합성 데이터세트 신속하게 생성

- 옴니버스와 코스모스 플랫폼 기반으로 도메인 랜덤화와 3D 업스케일링 실현

 

향후 20년 동안 휴머노이드 로봇 시장은 380억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 특히 산업과 제조 분야를 포함한 수요 증가를 충족하기 위해 엔비디아는 차세대 휴머노이드 로봇 개발을 가속화할 수 있는 로봇 파운데이션 모델, 데이터 파이프라인, 시뮬레이션 프레임워크 모음을 발표했다.

 

엔비디아 CEO 젠슨 황은 이번 CES에서 합성 모션 생성용 엔비디아 아이작 GR00T 블루프린트를 발표했다. 이는 개발자들이 모방 학습을 통해 휴머노이드 로봇을 훈련할 수 있도록 기하급수적으로 방대한 합성 모션 데이터를 생성하는 데 도움을 준다.

 

모방 학습은 로봇 학습의 한 분야로 휴머노이드 로봇이 인간 전문가의 시연을 관찰하고 모방해 새로운 기술을 습득하도록 한다. 하지만 현실 세계에서 이러한 방대한 고품질 데이터세트를 수집하는 것은 매우 번거롭고, 시간과 비용이 많이 소요된다. 합성 모션 생성용 아이작 GR00T 블루프린트를 활용하면 소수의 인간 시연만으로도 기하급수적으로 방대한 합성 데이터세트를 쉽게 생성할 수 있다.

 

사용자는 GR00T-텔레옵(GR00T-Teleop) 워크플로우를 시작으로 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)를 활용해 인간의 동작을 디지털 트윈에 캡처할 수 있다. 이렇게 확보된 인간의 동작은 로봇 시뮬레이션에서 모방되며, 실측 데이터로 사용하기 위해 기록된다.

 

GR00T-미믹(GR00T-Mimic) 워크플로우에서는 확보된 인간 시연 데이터를 대규모 합성 동작 데이터 세트로 확장한다. 마지막으로 GR00T-젠(GR00T-Gen) 워크플로우는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼을 기반으로 도메인 랜덤화와 3D 업스케일링을 통해 이 데이터 세트를 기하급수적으로 확장한다.

 

이 데이터세트는 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)에서 로봇 학습 정책의 입력 값으로 사용되며, 로봇이 효과적이고 안전하게 환경과 상호작용하도록 가르치는 데 활용된다. 아이작 랩은 로봇 학습을 위한 오픈소스 기반의 모듈형 프레임워크다.

 

현실 간 격차를 줄이는 WFM

엔비디아는 CES에서 물리 AI 개발을 위해 설계된 물리 인지 비디오와 월드 상태를 생성할 수 있는 오픈 사전 훈련 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM) 군을 갖춘 코스모스 플랫폼도 발표했다. 이 플랫폼은 다양한 크기와 입력 데이터 형식을 지원하는 자동 회귀 모델과 확산 모델을 포함된다. 이 모델들은 자율주행, 로보틱스, 드론 영상, 합성 데이터 등을 포함한 2백만 시간 분량의 데이터와 1.8경 개의 토큰으로 훈련됐다.

 

코스모스는 대규모 데이터세트 생성을 지원할 뿐만 아니라, 3D 이미지를 실제와 가까운 수준으로 업스케일링해 시뮬레이션과 현실 간의 격차를 줄일 수 있다. 옴니버스는 3D 애플리케이션과 서비스를 구축하기 위한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 마이크로서비스로 구성된 개발자 플랫폼으로, 코스모스와 결합하는 것이 매우 중요하다. 높은 제어 가능성과 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 통해 월드 모델에서 흔히 발생하는 ‘환각’ 가능성을 최소화할 수 있는 중요한 안전장치를 제공하기 때문이다.

 

확장되는 생태계

엔비디아 아이작 GR00T, 옴니버스, 코스모스는 물리 AI와 휴머노이드 로봇 혁신을 비약적으로 앞당기고 있다. 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와 피규어(Figure)를 포함한 주요 로봇 기업들은 아이작 GR00T를 도입한 성공 사례를 발표했다.

 

휴머노이드 소프트웨어, 하드웨어, 로봇 제조업체는 엔비디아의 휴머노이드 로봇 개발자 프로그램 얼리 액세스를 신청할 수 있다.

 

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