NVIDIA, 의료용 로봇 개발 워크플로우 공개

NVIDIA가 의료용 로봇 개발을 위한 통합 파이프라인인 Isaac for Healthcare v0.4를 출시하며, 시뮬레이션부터 실제 하드웨어 배포까지 이어지는 SO-ARM 기반 스타터 워크플로우를 공개했다.

이 워크플로우는 의료 기술 개발자가 수술 보조 로봇을 신속하게 구축할 수 있도록 3단계 파이프라인을 제공한다:

• 데이터 수집: SO-101 및 LeRobot을 사용하여 시뮬레이션과 실제 환경의 원격 조작 데이터를 수집한다.
• 모델 학습: 이중 카메라 비전을 활용해 GR00T N1.5 모델을 결합 데이터셋으로 사후 학습(Post-training)한다.
• 정책 배포: RTI DDS 통신을 통해 실제 물리적 하드웨어에서 실시간 추론을 수행한다.

핵심 기술인 Sim-to-Real 혼합 학습 방식은 약 70개의 시뮬레이션 에피소드와 10~20개의 실제 데이터를 결합하여, 시뮬레이션의 효율성과 실제 환경의 정밀함을 동시에 확보한다. 실제로 학습에 사용된 데이터의 93% 이상이 시뮬레이션을 통해 생성되었다.

하드웨어 요구사항으로는 **RT Core 기반 GPU(Ampere 이상, 30GB VRAM 이상)**와 SO-ARM101 매니퓰레이터가 필요하며, 모든 과정을 단일 DGX Spark 워크스테이션에서 실행할 수 있다.