NVIDIA와 Alphabet, AI를 이해하는 차세대 로봇 기술 선보여

믿기 어려울 수도 있지만, 우리는 2024년에 접어들었고 로봇 응용 프로그램은 여전히 인간과 동일한 손재주로 물체를 잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 지금쯤이면 우리는 하늘을 나는 자동차를 갖고 시간 여행을 마스터할 수 있지 않았나요? 할리우드에서 고안된 아이디어 중 일부는 (아직) 정확히 구현되지 않았지만 인공 지능 하드웨어 및 소프트웨어 분야의 대가인 NVIDIA는 로봇이 자동화를 장악하도록 돕고 있습니다.

시카고에서 열린 Automate 무역 박람회에서 발표된 Alphabet의 소프트웨어 및 AI 로봇 회사인 Intrinsic은 NVIDIA AI 및 Issaac 플랫폼 기술(NVIDIA가 GTC 2024에서 공개)을 통합하여 자율 로봇 조작 수준을 높였습니다. 따라서 NVIDIA와 Instrinsic은 표면적으로는 다소 단순해 보이지만 실제로는 달성하기가 상당히 복잡한 몇 가지 데모를 공유했습니다.

위의 데모는 상자에서 판금 조각을 집어 인접한 상자에 집어넣는 로봇 팔을 시뮬레이션합니다.

“NVIDIA Isaac Sim은 AI 기반 로봇을 더욱 빠르고 효율적으로 설계, 테스트 및 교육할 수 있는 방법을 제공하는 확장 가능한 로봇 공학 시뮬레이션 플랫폼입니다. Omniverse를 기반으로 하여 확장 가능하고 사실적이며 물리적으로 정확한 가상 환경을 제공하여 충실도 높은 구축이 가능합니다. 시뮬레이션”이라고 NVIDIA는 설명합니다.

단순해 보이지만 NVIDIA는 파악이 로봇공학 분야에서 요구되는 기술이라고 말합니다. 지금까지 원활한 파악 기술을 달성하는 데에는 솔루션 프로그래밍 비용 및 확장의 어려움을 비롯한 여러 가지 과제가 있었습니다. 또한 시간이 엄청나게 많이 소요됩니다.

위 시뮬레이션에서 볼 수 있는 프로토타입은 AI 기반 로봇 솔루션을 위한 Intrinsic의 Flowstate 개발자 환경을 활용합니다. 여기에는 기초 모델 및 모듈식 GPU 가속 라이브러리 모음인 NVIDIA의 Isaac Manipulator와 NVIDIA의 Omniverse 플랫폼을 포함한 다양한 기술이 포함되어 있습니다.

두 번째 데모에서는 Intrinsic Flowstate에 사용된 NVIDIA의 기본 모델을 실제 로봇 팔에 적용하는 방법을 보여줍니다. 이는 본질적으로 한 상자에서 금속 조각을 집어 다른 상자에 넣는 것과 동일한 데모이지만 단순한 시뮬레이션이 아닌 실제 응용 프로그램입니다.

Wendy는 “더 넓은 산업 분야에서 NVIDIA와의 협력은 오늘날의 처리 문제를 대규모로 더 쉽게 관리하고, 이전에는 실행 불가능했던 애플리케이션을 만들고, 개발 비용을 절감하고, 최종 사용자를 위한 유연성을 높이는 등 기반 모델이 어떻게 심오한 영향을 미칠 수 있는지를 보여줍니다.”라고 말했습니다. Intrinsic의 CEO인 Tan White는 다음과 같이 말했습니다. 블로그 게시물 NVIDIA와의 협력을 발표했습니다.

시뮬레이션은 기업이 실제 하드웨어 비용을 결정하기 전에 고객을 위한 프로토타입을 설계할 수 있도록 해주기 때문에 이러한 목표를 달성하는 데 핵심입니다. 이는 실제 배포에 앞서 비용을 절감하는 단계이며, NVIDIA의 확장되는 AI 생태계를 통해 가능해졌습니다.

의 일환으로 협력 관계 NVIDIA와 Intrinsic은 로봇 팔을 위한 최첨단 기술과 모듈형 AI 솔루션에 대해 협력할 예정입니다. 이를 위해서는 차세대 로봇 공학 및 자동화 애플리케이션을 빠르게 추적하기 위한 대규모 기반 모델 컬렉션과 GPU 가속 라이브러리가 필요합니다.