NVIDIA Research, 고급 파지(Grasping), 스마트 자율주행 및 대규모 에이전트 학습 기술 공개

NVIDIA Research는 CVPR에서 대규모 학습을 통해 다양한 애플리케이션에 범용적으로 적용 가능한 세 가지 물리적 AI 연구 성과를 발표했다.

GraspGen-X는 제로샷 파지(zero-shot grasping)를 위한 최초의 파운데이션 모델이다. 20억 개의 시뮬레이션 파지 데이터를 학습하여, 새로운 형태의 그리퍼나 처음 보는 물체라도 별도의 재학습 없이 기하학적 구조를 이해하고 안정적인 파지 포즈를 생성한다.

LCDrive는 자율주행 시스템의 추론 속도를 혁신한다. 기존의 텍스트 기반 사고(chain-of-thought) 방식은 토큰 생성 시간이 소요되어 차량 내 임베디드 하드웨어에서 제약이 있지만, LCDrive는 이를 압축된 latent representation으로 대체하여 훨씬 빠르게 판단할 수 있게 한다.

NitroGen은 NVIDIA Isaac GR00T 아키텍처를 활용한 범용 게임플레이 AI 파운데이션 모델이다. 수만 시간의 가상 환경 상호작용을 통해 에이전트의 학습을 지원한다.

NVIDIA는 연구자와 개발자가 자율주행, 로봇, 비전 AI 시스템을 더 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 새로운 physical AI agent skills도 함께 공개했다.