Contents

엔비디아 아이작, 제조 및 물류 애플리케이션을 위한 제너레이티브 AI를 활용하다

엔비디아 아이작 로봇 플랫폼 은 최신 생성 AI 및 고급 시뮬레이션 기술을 활용하여 AI 지원 로봇 공학을 가속화하고 있습니다.

오늘 GTC 에서 NVIDIA는 기초 모델, 로보틱스 도구 및 GPU 가속 라이브러리 모음인 Isaac Manipulator Isaac Perceptor 을 발표했습니다.

1만 명 이상의 관중이 모인 무대에서 엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황은 휴머노이드 로봇 학습을 위한 범용 기초 모델인 제너럴리스트 로봇 00 기술의 약자인 프로젝트 GR00T 를 시연했습니다. 프로젝트 GR00T는 엔비디아 아이작 로봇 플랫폼의 다양한 툴을 활용하여 휴머노이드 로봇용 AI를 개발합니다.

황은 고급 휴머노이드 로봇을 위한 기초 모델을 개발하는 도전에 대한 열정을 드러냈는데, 이는 인공지능 영역에서 매우 매력적인 과제라고 생각합니다. 그는 현재의 기술 발전으로 인해 로봇 분야의 전문가들이 혁신적인 노력을 통해 인공 일반 지능을 달성하기 위한 중요한 진전을 이룰 수 있는 적절한 시기가 왔다고 믿습니다.

엔비디아는 또한 엔비디아 토르 시스템 온 칩 기반의 새로운 휴머노이드 로봇용 컴퓨터와 로봇 학습을 위한 아이작 랩, 하이브리드 클라우드 워크플로 오케스트레이션을 위한 엔비디아 OSMO 등 엔비디아 아이작 로봇 플랫폼용 새로운 도구를 발표했으며, 이는 프로젝트 GR00T 및 로봇용 기초 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

로봇 팔용 아이작 매니퓰레이터 소개

/images/nvidia-isaac-taps-generative-ai-for-manufacturing-and-logistics-applications.png

NVIDIA의 아이작 매니퓰레이터는 다양한 기초 모델과 고효율 GPU 기반 라이브러리를 통해 로봇 매니퓰레이터에 특별히 맞춤화된 최첨단 동작 합성 및 인공 지능 기능의 배열을 선보입니다.

로봇 개발자는 특정 작업에 맞게 맞춤화된 소프트웨어 구성 요소 조합을 사용하여 주변 환경을 인식하고 상호 작용할 수 있으며, AI 모델 학습 및 작업 프로그래밍을 가속화하여 동적 조작 작업을 위한 확장 가능하고 반복 가능한 워크플로우를 구축할 수 있습니다. /images/nvidia-isaac-taps-generative-ai-for-manufacturing-and-logistics-applications.gif

Isaac 에코시스템 내에서 기본 모델을 구축하기 위한 혁신적인 메커니즘의 통합으로 광범위한 기능을 수행할 수 있는 지능적이고 적응력 있는 로봇의 진화가 크게 빨라졌다고 NVIDIA의 로봇 및 엣지 컴퓨팅 담당 부사장인 Deepu Talla가 말했습니다.

야스카와, 솔로몬, 픽닉 로보틱스, 레디 로보틱스, 프랑카 로보틱스, 테라다인이 소유하고 있는 유니버설 로봇과 같은 저명한 로봇 회사들이 고객 기반을 위해 아이작 매니퓰레이터 기술을 통합하기 위해 NVIDIA와 협력하고 있습니다.

야스카와의 사장인 마사히로 오가와는 NVIDIA와의 협력을 통해 자동화 제품에 첨단 인공지능 기술을 통합함으로써 다양한 분야에서 로봇의 잠재적 응용 분야를 확장하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔습니다. 이 획기적인 파트너십은 다양한 산업 영역에 광범위한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

/images/nvidia-isaac-taps-generative-ai-for-manufacturing-and-logistics-applications-1.gif

NVIDIA는 현재 로봇 조작 시스템을 개선하기 위한 수단으로 기초 모델을 통합하고 있습니다. 이러한 모델은 로봇이 지능형 제조 영역 내에서 픽 앤 플레이스 작업, 머신 텐더링, 조립 작업과 같은 작업 수행을 비롯하여 다양한 설정과 목적에 맞게 스스로 인식, 조정, 재구성할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

/images/nvidia-isaac-taps-generative-ai-for-manufacturing-and-logistics-applications-2.gif

FoundationPose

제안된 프레임워크는 GPU 클러스터의 딥러닝 알고리즘을 사용하여 다양한 실내 환경에서 조작 작업을 위한 6D 포즈 추정 및 실시간 시각 서보에 대한 획기적인 접근 방식을 나타냅니다. 이 혁신적인 방식은 익숙하지 않은 3차원 물체에 대한 정확한 고밀도 파악 예측을 생성하는 트랜스포머 기반 FoundationGrasp 모델과 복잡한 실내 환경에서 물체를 빠르게 감지하고 식별하는 합성 환경 검출기 SyntheticaDETR과 같은 첨단 기술을 활용합니다. 또한 다중 동시 궤적 최적화를 지원하는 등 최첨단 하드웨어 가속 기술을 통합하여 현대 산업 요구 사항에 맞는 규모에서 효율적이고 효과적인 솔루션을 구현합니다.

자율 이동 로봇용 아이작 퍼셉터 도입 시각 AI

/images/nvidia-isaac-taps-generative-ai-for-manufacturing-and-logistics-applications.jpg

제조 및 주문 처리 작업은 효율성과 작업자 안전을 개선하고 오류율과 비용을 줄이기 위해 자율 이동 로봇 (AMR)를 채택하고 있습니다.

아이작 퍼셉터는 다양한 카메라 구성을 통해 포괄적인 360도 뷰를 제공하며, ArcBest, BYD, KION Group과 같은 혁신적인 기업에서 자동 자재 취급 시스템을 위해 특별히 설계된 최첨단 인공 지능 솔루션을 구현하는 데 활용하고 있습니다.

세그웨이 로보틱스 레오파드 이미징 과 협력하여 만든 NVIDIA Nova Orin DevKit을 통해 기업은 Isaac Perceptor를 빠르게 개발, 평가 및 배포할 수 있습니다.

아크베스트는 엔비디아와의 협력을 통해 물류 업계에 최첨단 머신 비전 기술을 도입하고자 합니다.“라고 아크베스트의 최고 혁신 책임자이자 아크베스트 테크놀로지스 사장인 마이클 뉴시티(Michael Newcity)는 말합니다. 아크베스트는 복스 스마트 오토노미 자동화 모바일 로봇(AMR)과 리치 트럭에 아이작 퍼셉터 플랫폼을 활용함으로써 시각 인식 기능을 향상시켜 시맨틱 기반 내비게이션을 사용하는 동시에 창고, 유통 센터, 제조 공장 등 다양한 시설에서 자재 취급 작업 중 장애물을 보다 효과적으로 식별할 수 있는 3D 지도를 생성할 수 있게 되었습니다.

휴머노이드 로봇 개발을 위한 프로젝트 GR00T, 활을 쏘다

GTC에서 시연된 GR00T 기반 휴머노이드 로봇은 텍스트, 비디오, 데모 등 다양한 방식의 지침과 이전 상호작용을 통해 로봇이 원하는 동작을 수행할 수 있습니다. GR00T는 어질리티 로보틱스, 앱트로닉 , 푸리에 인텔리전스 및 유니트리 로보틱스 등 다양한 회사의 휴머노이드 로봇 4종에 탑재되었습니다.

휴머노이드 로봇은 저수준 제어 주파수, 센서 통합 및 지각 처리, 작업 구성 및 인간과 기계 간의 대인 커뮤니케이션과 관련된 요구를 충족하기 위해 다양한 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 복잡한 구성 요소 네트워크로 이루어져 있습니다. 최근 NVIDIA는 휴머노이드 로봇에 사용하도록 특별히 설계된 Jetson Thor 플랫폼 기반의 새로운 시스템을 출시했으며, 이 시스템은 NVIDIA Thor 시스템 온 칩(SoC)의 기능을 활용합니다.

젯슨 토르는 첨단 NVIDIA 블랙웰 아키텍처를 활용하는 최첨단 GPU를 탑재하고 있으며, 트랜스포머 엔진이 장착되어 있어 놀라운 800테라플롭스의 8비트 부동 소수점 인공지능(AI) 처리 능력을 달성하여 GR00T 같은 멀티 모달 생성 AI 모델을 원활하게 작동할 수 있습니다. 또한 통합 기능 안전 프로세서, 고성능 CPU 클러스터, 인상적인 100GB 이더넷 대역폭을 통합하여 시스템 설계 및 통합 프로세스를 간소화합니다.

/images/nvidia-isaac-taps-generative-ai-for-manufacturing-and-logistics-applications-1.jpg

프로젝트 GR00T는 기초 모델을 개발하고 평가하고자 하는 로봇 공학자를 위해 특별히 설계된 다양한 Isaac 기반 리소스를 사용합니다.이러한 도구 중 주목할 만한 것은 휴머노이드 로봇을 대규모로 훈련할 수 있는 Isaac Sim 환경을 사용하여 구축된 혁신적인 시뮬레이터 애플리케이션인 Isaac Lab입니다. 또한 OSMO는 종합적인 클라우드 기반 워크플로 관리 시스템으로 이러한 프로젝트와 관련된 교육 및 시뮬레이션 요구 사항을 효과적으로 조정합니다.

아이작 랩으로 로봇 학습 가속화

고급 동작 기능을 구현하려면 시뮬레이션 환경에서 심도 있는 강화 학습을 활용하여 반복 훈련을 해야 합니다. 이러한 방법의 효과는 프로젝트 GR00T가 가상 로봇에서 실제 로봇으로 성공적으로 전환한 사례에서 더욱 잘 드러납니다.

아이작 짐의 후속작인 아이작 랩은 엔비디아 옴니버스 기술을 활용하여 물리 기반의 사실적인 지각 기반 강화 학습 작업을 수행합니다. Isaac Lab은 Isaac Sim 플랫폼에 구축된 로봇 학습을 위한 성능 최적화된 오픈 소스 애플리케이션입니다. 강화 학습 API와 개발자 친화적인 태스크 프레임워크가 통합되어 있습니다.

클라우드 네이티브 로봇 워크플로 스케줄링 지원 NVIDIA OSMO

/images/nvidia-isaac-taps-generative-ai-for-manufacturing-and-logistics-applications-3.gif

NVIDIA OSMO 분산 환경 전반에서 워크로드를 확장합니다. 복잡한 다단계 및 다중 컨테이너 워크플로우가 있는 로봇 워크로드의 경우 이 플랫폼은 위치에 구애받지 않는 배포 옵션과 배포된 모델에 대한 데이터 세트 관리 및 추적 기능을 제공합니다.

보스턴 다이내믹스에서는 머신러닝, 강화 학습, AI 등 다양한 최첨단 인공지능 기술을 활용하여 첨단 로봇 시스템을 구동합니다. 이러한 복잡한 알고리즘에 대한 상당한 계산 요구 사항을 효율적으로 처리하기 위해 NVIDIA의 Osmo 시스템을 활용하여 머신 러닝 전문가가 프로세스를 최적화하고 까다로운 로봇 공학 문제를 보다 쉽게 해결하는 데 집중할 수 있도록 지원합니다.

OSMO는 NVIDIA DGX 및 OVX 시스템 모두에서 여러 모델을 동시에 실행하는 등 다양한 작업을 지원합니다. 이러한 작업에는 모델 생성 및 훈련의 반복적인 프로세스가 포함되며, OSMO의 기능을 사용하여 분산된 환경에서 효율적으로 관리 및 스케줄링할 수 있습니다. DGX와 OVX 시스템 간의 원활한 조정을 통해 효율적이고 반복적인 모델 개발이 가능합니다. 모델 트레이닝 단계가 완료되면 OSMO는 OVX(x86-64)의 소프트웨어 인더루프 워크플로와 NVIDIA Jetson(aarch64) 컴퓨팅 리소스를 사용한 하드웨어 인더루프 워크플로의 고유한 오케스트레이션을 통해 테스트 및 검증을 용이하게 할 수 있습니다.

ROS 개발자 생태계 지원

NVIDIA는 로봇 운영 체제(ROS)와 같은 여러 오픈 소스 로봇 프로젝트를 지원함으로써 로봇 커뮤니티 내 협업, 혁신 및 기술 지원을 촉진하기 위해 오픈 소스 로봇 재단에서 시작한 이니셔티브인 오픈 소스 로봇 연합(OSRA)의 창립 회원 및 플래티넘 스폰서가 되었습니다.

오픈 로보틱스의 CEO인 바네사 얌존 오르시에 따르면 자율 머신의 기능이 향상되면서 이러한 디바이스에 탑재된 강력하면서도 자원 친화적인 컴퓨팅 리소스에 대한 필요성이 급증하고 있습니다. 로봇 운영 체제(ROS) 사용자 기반은 현재 이러한 요구 사항 증가에 대응하기 위해 고심하고 있으며, 많은 사용자가 NVIDIA와 같은 저명한 업체에서 제공하는 최첨단 가속 처리 기술을 활용하고 있습니다.

엔비디아 아이작 퍼셉터와 노바 오린 평가 키트, 아이작 매니퓰레이터, 아이작 랩 및 OSMO는 올해 2분기에 고객과 파트너에게 제공될 예정입니다. 프로젝트 GR00T에 대해 자세히 알아보기 .