엔비디아, 아이작 심 업데이트로 지능형 로봇 시뮬레이션 향상

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 CES 2023에서 다양한 작동 조건의 실제와 같은 환경에서 가상 로봇을 구축하고 테스트하는 로봇 시뮬레이션 도구인 아이작 심(Isaac Sim)의 주요 업데이트를 발표했다. 클라우드에서 액세스할 수 있는 아이작 심은 메타버스 애플리케이션을 만들고 운영하기 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)에 구축됐다.

공급망 문제와 인력 부족을 해결하기 위해 자동화를 채택함에 따라 지능형 로봇에 대한 수요가 증가하고 있다.

ABI 리서치에 따르면 산업용 및 상업용 로봇의 설치 기반은 2020년 310만 대에서 2030년 2천만 대까지 6.4배 이상 성장할 것으로 예상된다. 이러한 새로운 AI 기반 로봇을 개발, 검증 및 배포하려면 로봇을 현실적인 시나리오에 배치하는 시뮬레이션 기술이 필요하다.

인간이 협동 로봇(코봇, cobot) 또는 자율 이동 로봇(AMR)과 함께 작업하게 되면서 시뮬레이션에 사람과 그들의 일반적인 행동을 추가하는 것이 중요해졌다.

아이작 심의 새로운 사람 시뮬레이션 기능을 통해 인간 캐릭터를 창고 또는 제조 시설에 추가하고 패키지를 쌓거나 카트를 미는 것과 같은 익숙한 동작을 실행할 수 있다. 가장 일반적인 동작의 대부분은 이미 지원되므로 시뮬레이션하는 것은 명령을 내리는 것만큼 간단하다.

시뮬레이션 세계에서 관찰된 결과와 실제 세계에서 관찰된 결과 간의 차이를 최소화하기 위해 물리적으로 정확한 센서 모델이 있어야 한다.

엔비디아 RTX 기술을 사용해 아이작 심은 이제 센서에서 물리적으로 정확한 데이터를 실시간으로 렌더링할 수 있다. RTX 시뮬레이션 라이다의 경우 레이 트레이싱은 다양한 조명 조건에서 또는 반사 물질에 대응해 보다 정확한 센서 데이터를 제공한다.

또한 아이작 심은 물리적으로 정확한 시뮬레이션 환경을 구축하는 데 중요한 수많은 새로운 시뮬레이션 지원 3D 자산을 제공한다. 창고 부품에서 인기 있는 로봇에 이르기까지 모든 것이 준비되어 있으므로 개발자와 사용자가 신속하게 구축을 시작할 수 있다.

로보틱스 연구자를 위한 중요한 새로운 기능은 강화 학습을 위한 아이작 짐(Isaac Gym)과 협업 로봇 프로그래밍을 위한 아이작 코텍스(Isaac Cortex)의 발전을 포함한다. 추가적으로, 새로운 도구인 아이작 오빗(Isaac ORBIT)은 시뮬레이션 운영 환경과 로봇 학습 및 동작 계획을 위한 벤치마크를 제공한다.

로봇 운영 체제(ROS) 개발자의 대규모 커뮤니티를 위해 아이작 심은 ROS 2 험블(Humble) 및 윈도우(Windows)에 대한 지원을 업그레이드한다. 이를 통해 아이작 ROS 소프트웨어를 시뮬레이션에서 사용할 수 있다.

아이작 플랫폼 기능 및 생태계 확장으로 채택 촉진

크고 복잡한 로보틱스 생태계는 물류 및 제조에서 소매, 에너지, 지속 가능한 농업 등 다양한 산업에 걸쳐 있다.

엔드 투 엔드 아이작 로보틱스 플랫폼은 고급 AI 및 시뮬레이션 소프트웨어는 물론 로보틱스 생태계에 가속화된 컴퓨팅 기능을 제공한다. 백만 명 이상의 개발자와 천 개 이상의 회사가 하나 또는 여러 부분에 의존한다. 아이작 심을 사용해 가상 세계에서 개발 및 테스트한 실제 로봇을 배치한 다수 기업이 포함된다.

텔레익지스턴스(Telexistence)는 일본 300개 편의점에 음료 재입고 로봇을 배치했다. 안전을 개선하기 위해 도이치반(Deutsche Bahn)은 AI 모델을 교육해 열차 선로에 수하물이 떨어지는 것과 같이 현실 세계에서는 드물게 발생하는 매우 중요하지만 예상치 못한 코너 케이스를 처리하도록 한다. 사코스 로보틱스(Sarcos Robotics)는 재생 가능 에너지 설비에서 태양광 패널을 선택하고 배치하는 로봇을 개발하고 있다.

페스토(Festo)는 아이작 코텍스를 사용해 코봇 프로그래밍을 단순화하고 시뮬레이션 기술을 물리적 로봇에 전달한다. 프라운호퍼(Fraunhofer)는 아이작 심의 물리적으로 정확하고 충실도가 높은 시각화 기능을 사용해 고급 AMR을 개발하고 있다. 플랙시브(Flexiv)는 AI 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성에 아이작 리플리케이터(Isaac Replicator)를 사용하고 있다.

로봇을 훈련시키는 것도 중요하지만, 시뮬레이션은 로봇과 함께 작업하고 프로그램을 작성하도록 작업자를 훈련시키는 데 중요한 역할을 한다. 레디 로보틱스(Ready Robotics)는 아이작 심과 함께 산업용 로봇의 프로그래밍을 교육하고 있다. 유니버셜 로보틱스(Universal Robotics)는 인력 개발을 위해 아이작 심을 사용해 클라우드에서 최종 운영자를 훈련하고 있다.

 

클라우드에서 사용할 수 있는 아이작 심을 통해 로보틱스 프로젝트에 참여하는 글로벌 다분야 팀은 가상 로봇을 테스트하고 훈련하기 위해 향상된 접근성, 민첩성 및 확장성으로 협업할 수 있다.

적절한 훈련 데이터가 부족하면 로보틱스 시스템으로 새 시설을 구축하거나 기존 자율 시스템을 확장할 때 배치가 방해를 받는 경우가 많다. 아이작 심은 아이작 리플리케이터를 활용해 개발자가 실제 환경의 물리학을 모방하는 대규모 실측 정보 데이터 세트를 만들 수 있도록 한다.

일단 배치되면 자동화 요구 사항이 확장됨에 따라 수백 대의 로봇을 효율적으로 운영하기 위해 동적 경로 계획이 필요하다. 실시간 함대 작업 할당 및 경로 계획 엔진인 엔비디아 쿠업트(cuOpt)는 자동화를 통해 운영 효율성을 개선한다.