NVIDIA Robotics 연구

사전 프로그래밍된 로봇은 예기치 못한 변화에 대응하는 데 어려움을 겪지만, AI 기반 로봇은 시뮬레이션 기반 학습을 통해 변화하는 환경에 적응합니다. 이를 통해 탐색과 조작과 같은 능력을 지속적으로 향상시켜 다양한 상황에서 성능을 개선할 수 있습니다.

물리 AI 기반 로봇은 동적 환경에서 복잡한 작업을 자율적으로 수행해야 합니다. “Sim-first” 접근은 필수적입니다. 물리 기반 디지털 트윈 환경에서 로봇을 먼저 학습하고 검증한 뒤 실제 현장에 배치할 수 있도록 해주기 때문입니다.

합성 데이터는 멀티모달 물리 AI 모델을 훈련하는 데 실제 데이터와 함께 사용할 수 있는 텍스트, 비디오 및 이미지를 제공하여 시간을 절약하고 비용을 절감함으로써 데이터 희소성 문제를 해결합니다.

공장, 창고, 유통 센터, 반도체 팹, 데이터 센터를 포함한 가상 시설은 중공업의 새로운 가능성을 열어줍니다. 이러한 가상 환경을 통해 디지털 공간에서 자산과 프로세스의 설계, 시뮬레이션, 운영, 최적화를 모두 수행할 수 있습니다.