시뮬레이션에서 실제 배포까지: AI 기반 로봇 구축 방법

차세대 로봇은 광범위한 기술을 학습하면서도 특정 작업에 특화될 수 있는 제너럴리스트-스페셜리스트(generalist-specialist) 모델로 진화하고 있다. 이러한 시스템은 다양한 작업에서 지능적으로 인식하고 행동하기 위해 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 기반으로 한다.

NVIDIA Isaac 플랫폼은 로봇 개발자가 모델, 데이터 파이프라인, 시뮬레이션 프레임워크 등을 활용해 로봇을 구축하고 대규모로 배포할 수 있는 통합 환경을 제공한다. 특히 오픈 VLA 모델인 NVIDIA Isaac GR00T N은 개발자가 독자적인 로봇 지능을 구축할 수 있는 강력한 토대가 된다.

로봇 학습의 핵심인 데이터 수집 방식도 변화하고 있다. 과거에는 수동 데이터 수집에 의존했으나, 이제는 실세계 신호와 시뮬레이션 생성 데이터를 결합하여 클라우드 컴퓨팅을 대량의 유효 데이터로 전환한다. 가트너(Gartner)에 따르면, 2030년까지 에지 시나리오 데이터의 90% 이상이 **합성 데이터(Synthetic Data)**로 구성될 전망이다.

NVIDIA는 이를 위해 다음과 같은 도구를 제공한다:

• NVIDIA Omniverse NuRec: 3D Gaussian splatting 기술을 통해 실세계 센서 데이터를 NVIDIA Isaac Sim 내의 상호작용 가능한 시뮬레이션으로 변환한다.
• NVIDIA Isaac Teleop: 원격 조종(Teleoperation)을 통해 실세계 데이터를 손쉽게 가져올 수 있도록 지원한다.