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'엔비디아 로봇'통합검색 결과 입니다. (46건)

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ADI, 엔비디아 '젯슨 토르' 채택…휴머노이드 혁신 가속화

아나로그디바이스(ADI)는 엔비디아의 차세대 로보틱스 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 채택을 통해 휴머노이드와 자율 이동 로봇의 피지컬 인텔리전스와 실시간 추론 혁신을 가속화하고 있다고 27일 밝혔다. 휴머노이드 로봇은 실제 배치 단계에 점점 가까워지고 있으며, 그 발전의 핵심은 피지컬 인텔리전스와 실시간 추론에 있다. ADI는 자사의 엣지 센싱, 정밀 모션 제어, 전력 무결성, 결정론적 연결성을 엔비디아 젯슨 토르의 고성능 연산, 홀로스캔 센서 브릿지, 아이작 Sim(Isaac Sim)과 결합함으로써, 추론 가능한 로봇을 시뮬레이션하고 실제 배치까지 가능하도록 지원하고 있다. 젯슨 토르는 로보틱스 성능의 새로운 기준을 제시한다. 엔비디아 블랙웰 GPU, 트랜스포머 엔진, 멀티 인스턴스 GPU, 14-코어 Arm 네오버스 V3AE CPU, 최대 128GB LPDDR5X 메모리를 탑재한 젯슨 토르는 모바일 전력 범위에서 2070 FP4 TFLOPS의 서버급 AI 연산 성능을 제공한다. 또한 4개의 25기가비트이더넷(GbE)을 포함한 고대역폭 I/O를 통해 고밀도의 다중 모달 센싱 데이터를 실시간으로 융합하는 데 필요한 대역폭을 제공한다. 이러한 성능 덕분에, 젯슨 토르는 시각-언어 모델(VLM)에서부터 시각-언어-실행 모델(VLAM)에 이르기까지 로보틱스 파운데이션 모델을 대규모로 실행할 수 있는 최초의 플랫폼으로 주목받고 있다. 이는 ADI가 집중하는 연구개발 분야, 즉 추론을 실제 환경에서 높은 물리적 정확도의 실행으로 만드는 센싱, 인지, 제어, 연결성과 직결된다. 로보틱스 파운데이션 모델은 지난 수십 년 간 도전해 왔던 로봇 개발 관련 성과를 압축해 인간만큼 빠르고 섬세한 조작이 가능한 인지 기반 휴머노이드를 실현한다. 그러나 진정한 혁신은 추론에 있다. 이는 다중 모달 입력을 통합해 로봇 스스로 계획하고, 적응하며, 실시간으로 행동하게 만든다. ADI는 2025년 3분기 실적 발표에서 이 변화가 ADI의 성장 기회를 크게 확장한다고 강조한 바 있다. 휴머노이드의 모든 관절에는 정밀한 전류, 위치, 토크 제어가 필요하고, 모든 접촉에는 촉각과 감각 피드백이 요구된다. 휴머노이드는 다수의 인지 노드를 필요로 한다. 각 노드는 반드시 결정론적이고 저지연으로 동작해야 하는 신호 체인, 인지 스택, 전원 관리 기회로 구성되는데, 이는 ADI의 강점들이다. ADI는 자사의 개발 스택에 로보틱스 파운데이션 모델을 내장해, 시뮬레이션과 실제 간(Sim2Real) 격차를 해소함으로써 ADI 하드웨어가 마치 실제 세계에서 동작하듯 엔비디아 아이작 Sim에서 동일하게 동작하도록 지원하고 있다. ADI의 목표는 아이작 Sim에서 물리적으로 가장 정확한 로보틱스 콘텐츠를 구축해, 개발팀이 시뮬레이션 속도로 빠르게 반복(iterate)한 다음, ADI 하드웨어와 엔비디아 젯슨 토르를 기반으로 하는 실제 시스템으로 원활하게 확장할 수 있도록 하는 것이다. 피지컬 인텔리전스는 센싱, 구동, 정책 학습 및 추론을 융합해 로봇이 정밀한 산업 작업을 수행할 수 있게 한다. 이는 고정밀 엣지 센싱, 에너지 효율적이고 기능적으로 안전한 전원, 중앙 컴퓨터에 대한 결정론적 연결성, Sim2Real 루프를 닫는 디지털 트윈을 필요로 한다. ADI와 엔비디아는 이제 이러한 요구 사항을 충족할 수 있게 됐다. 엔비디아 젯슨 토르는 연산 기반을 제공하고, ADI는 신호 체인 충실도, 전원 무결성, 그리고 실행 가능한 콘텐츠를 제공한다. 폴 골딩 ADI 엣지 AI 부문 부사장은 “엔비디아 젯슨 토르가 두뇌라면, ADI의 고정밀 센싱과 신호 체인 충실도, 결정론적 연결성은 신경계"라며 "우리는 아이작 Sim에서부터 공장 현장까지 로봇을 더 빠르고 물리적으로 정확하게 이끌고 있다"고 말했다.

2025.08.27 13:53장경윤 기자

[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

"제품 하나를 디자인하려면 기획, 스케치, 실제 설계를 수없이 반복해야 했습니다. 시간과 비용이 엄청났죠. 이에 우리는 텍스트나 이미지 한 장이면 인공지능(AI)이 '실제 작동하는' 3D 설계도를 순식간에 만들어내도록 했습니다. 제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 데이터 생성까지 한 번에 해결하는 시대를 연 것입니다." 김선태 엔닷라이트 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 선언했다. 그의 말에는 3D 기술로 산업 현장의 가장 본질적인 문제를 정면으로 돌파하고 있다는 자신감이 묻어났다. 21일 업계에 따르면 AI 기술의 발전에도 불구하고 로보틱스나 디지털 트윈 등 복잡한 산업에 즉시 적용 가능한 '고품질 3D 데이터'가 절대적으로 부족해 AI 전환이 더딘 상황이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 지난 2020년 설립된 AI 기반 3D 기술 기업 엔닷라이트가 독자적인 해법을 제시하며 주목받고 있다. 엔닷라이트의 접근법은 보기 좋은 이미지를 만드는 수준을 넘어선다. 실제 제조와 시뮬레이션이 가능한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 AI로 직접 생성하는 데 집중하는 것이다. 핵심 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'는 이 설계 자동화 기술을 AI 학습용 합성 데이터 생성과 결합해 산업 현장의 오랜 병목 현상을 해결하고 있다. '설계 노가다'의 종말…디자이너는 창의력에 '집중' 엔닷라이트가 가장 먼저 정조준한 문제는 전통적인 제품 설계 과정의 고질적인 비효율성이었다. 기획과 스케치, 엔지니어의 CAD 도면 작업을 오가는 과정은 최소 수 주에서 수개월이 걸리는 지난한 반복 작업이었다. 이 회사의 '트리닉스'는 이 해묵은 과제를 AI로 자동화한다. 사용자가 "슬라이딩 도어가 있는 금속 캐비닛을 만들어줘" 같은 자연어 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 이를 해석해 곧바로 제조 가능한 3D CAD 모델을 생성하는 식이다. 김 CTO는 "단순히 외형만 흉내 내는 것이 아니라 부품 계층 구조와 물리적 작동이 가능한 관절까지 포함된 진짜 산업용 설계 결과물을 만들어낸다"고 설명했다. 트리닉스의 강점은 여기서 그치지 않는다. 한번 생성된 모델을 사용자가 다시 '편집'할 수 있다는 점은 기존 생성형 AI와 차원을 달리하는 지점이다. 김 CTO는 "보통의 생성형 AI는 한번 결과물을 만들면 그걸로 끝이지만 우리는 AI와 대화하듯 설계를 발전시킬 수 있다"며 "일례로 AI에게 '밸브 핸들이 2개인 3D 모델'을 생성하게 한 뒤 그 결과물을 보고 '이 모델에서 핸들만 3개로 늘려줘'라고 텍스트로 추가 요청하면 다른 부분은 그대로 둔 채 핸들만 3개로 즉시 수정해준다"고 설명했다. 이러한 '대화형 수정' 기능은 사용자의 세밀한 요구사항을 즉각적으로 반영할 수 있게 한다. 매번 처음부터 다시 모델링해야 하는 수고를 덜어줘 디자인의 완성도를 높이는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 것이다. "가위는 접히고, 텀블러 뚜껑은 열려야"…진짜 시뮬레이션의 '시작' 이같이 트리닉스가 생성하는 3D 모델의 핵심은 모든 부품이 개별적으로 분리되고 경첩이나 서랍의 슬라이딩 같은 관절 구조를 포함하는 데 있다. 이 덕분에 안경이 접히고 가위가 교차하며 전자레인지 문이 열리는 등 실제 제품과 동일하게 작동하는 '살아있는' 3D 모델 생성이 가능해진 것이다. 이 시뮬레이션 가능한 데이터는 로봇 AI 학습에 결정적인 역할을 한다. 로봇이 현실 세계에서 다양한 물체를 조작하는 법을 배우려면 수많은 형태의 데이터가 필요하다. '트리닉스'는 원본 데이터 하나만으로 수만 가지 변형된 형태의 '움직이는' 3D 데이터를 대량 생성해 로봇을 훈련시킬 수 있다. 김 CTO는 "제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 3D 시뮬레이션 데이터 생성까지 한번에 해결하는 것"이라며 "이것이 바로 두 기술이 만나는 핵심 지점"이라고 밝혔다. 더불어 "이 모든 과정의 자동화는 결국 디자이너와 엔지니어들이 반복적인 '노가다' 업무에서 해방돼 더 창의적인 기획에 집중하게 만든다"며 "사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 극대화해 더 나은 제품을 더 빨리 만들도록 돕는 것이 기술의 핵심"이라고 강조했다. 엔비디아도 인정한 기술력…산업계 전반으로 확장되는 협력 엔닷라이트의 기술력은 이미 글로벌 최고 파트너사와의 협력으로 증명되고 있다. 특히 엔비디아와의 인연은 지난 2022년부터 이어져 온 깊은 신뢰 관계에 기반한다. 이 회사의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 합류한 이후 엔닷라이트는 자체 3D 엔진을 엔비디아 '옴니버스'와 연동하며 기술을 고도화했다. 특히 김 CTO는 지난 3월 미국에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2025'에서 참가해 극소수의 국내 스타트업만 참여한 포스터 세션에서 '트리닉스'의 합성 데이터 생성 기술을 발표했다. 그는 "당시 현장에서 대부분의 합성 데이터 기술이 2D 이미지 기반이었다"며 "우리는 3D 모델의 메시 레벨에서 직접 결함을 생성하고 시뮬레이션하는 방식을 보여 다들 크게 놀라워했다"고 말했다. 이같은 기술력을 바탕으로 엔닷라이트는 국내 유수의 제조, 로보틱스 등 분야의 핵심 기업들과의 협력을 넘어 최근에는 국방, 의료, 물류 등 다양한 산업으로까지 협력 논의를 빠르게 확장하고 있다. 여러 산업 분야의 리딩 기업들이 먼저 협업을 요청해오고 있을 정도다. 동시에 회사는 3D 데이터 기반의 협업 솔루션 '서피(Surfee)'도 제공한다. '트리닉스'로 생성된 CAD 모델을 웹상에서 여러 사람이 함께 보며 실시간으로 피드백을 주고받는 도구다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어, 기획자 간의 소통 비용을 획기적으로 줄여 전체 개발 워크플로우를 완성한다. 김 CTO는 "창업 초기부터 꿈꿔온 '3D 콘텐츠의 대중화'를 AI로 실현하고 있다"며 "설계의 장벽을 허물어 만든 데이터가 다시 산업 AI를 발전시키는 선순환을 통해 모든 산업의 지능화를 앞당길 것"이라고 강조했다.

2025.07.21 11:18조이환 기자

"AI 다음은 로봇"…열리는 로봇 칩 선점 전쟁

로보틱스 시대가 열리면서, 반도체 기업들이 로봇의 두뇌 역할을 수행할 차세대 반도체 개발에 속도를 내고 있다. 자율 주행, 실시간 영상 분석, 음성 명령 인식 등 고도화된 기능을 갖춘 지능형 로봇이 등장하면서, 범용 프로세서로는 성능과 전력 효율의 한계에 부딪히고 있기 때문이다. “AI 다음은 로봇”...빅테크, 로봇용 SoC 개발 착수 4일 업계에 따르면 글로벌 대형 반도체 기업들은 로봇용 프로세서를 개발하고 있다. 인공지능(AI) 다음 시장을 로봇으로 예상해서다. 시장조사기관 베리파이드 마켓 리서치는 지난 2023년 50조7천억원 규모였던 로봇 및 무인 이동체 시장이 오는 2030년 164조3천억원까지 성장할 것으로 내다봤다. 연평균 17.4% 성장하는 셈이다. 이는 연평균 8.2% 성장할 것으로 전망되는 자동차용 센서 시장보다 더 가파른 상승세다. 개발에 가장 적극적인 기업은 엔비디아다. 회사는 로봇 개발 플랫폼 '젯슨' 시리즈를 통해 로봇 SoC(시스템 온 칩) 시장을 선점할 계획이다. 지난해 12월 출시된 '젯슨 오린 나노'는 이전 모델에 비해 생성형 AI 추론 성능이 1.7배 향상됐으며, 자율이동로봇(AMR), 서비스 로봇 등에 폭넓게 적용된다. 엔비디아는 현지시간 25일 개최된 연례 주주총회에서 로보틱스, 자율주행차 등 미래 시장에 대한 자신감을 드러낸 바 있다. 회사는 1년 전부터 자동차 부문과 로보틱스 부문을 하나로 묶어 실적을 발표하고 있다. 발표에 따르면 회사는 이 부문에서만 5억6700만달러(약 7천710억원)의 매출을 기록했다. 이는 전체 매출 중 약 1%밖에 되지 않지만, 전년 동기와 비교해 72% 증가한 수준이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “엔비디아의 성장 기회 중 AI와 로보틱스가 가장 크다. 수조 달러 규모의 성장 잠재력을 지닌 시장”이라며 “현재 로보틱스 부문 비중이 작지만 앞으로 데이터센터·자율주행차·로봇 등 모든 분야가 칩을 필요로 할 것”이라고 강조했다. 이어 코스모스 등 로봇 AI 모델을 소개하며 “언젠가 수십억 개의 로봇, 수억 대의 자율주행차, 수천 개의 로봇 공장이 엔비디아 기술로 작동하는 세상을 꿈꾸고 있다”고 말했다. AMD의 경우 로봇용 CPU(중앙처리장치)를 개발하고 있다. SoC, FPGA 등 다양한 형태로 공급될 예정으로 이 과정에 한국에 있는 AMD 직원 일부가 참여한다. 사안에 정통한 한 관계자는 “한국 AMD 연구원들 일부가 미국 본사와 연계해 로봇, 자율주행용 CPU 개발에 참여하고 있다”고 설명했다. 이 외에도 퀄컴, 애플, 테슬라 등 기업들도 자체 SoC 설계를 통해 AI 로봇 경쟁력 강화를 모색하고 있다. 韓 팹리스, 자율주행 기술 바탕으로 로봇용 SoC 시장 진출 국내 업체는 중견 팹리스(반도체 설계전문)를 중심으로 로봇용 반도체 생태계가 구축되고 있다. 특히 넥스트칩이 개발에 적극적인 행보를 보이고 있다. 회사는 그간 ADAS(첨단운전자지원시스템) 등 차량용 제품을 선보였다. 현재 연구개발(R&D) 중인 자율주행 기능이 로봇과 맞닿아 있다는 판단 하에 차량용 사업과 로봇 사업을 동시에 진행하는 '투트랙' 전략을 내세운 셈이다. 넥스트칩 관계자는 “지난해부터 준비해왔던 로봇 사업부를 올해 출범했다”며 “차량용 칩 기술인 ADAS, ISP(영상 신호 처리기) 등이 로봇에 그대로 적용되고 있어 사업을 확장한 것”이라고 설명했다. 회사는 ▲MV(머신비전) 카메라 ▲iToF(근거리 3D 센싱) 카메라 ▲ADAS용 칩으로 개발된 아파치6(APACHE6)가 탑재된 SOM보드 등 제품을 선보인다. 넥스트칩 관계자는 “MV카메라와 SOM보드에서는 올해 매출이 있을 것으로 예상된다”고 밝혔다. 국내 차량용 반도체 기업인 텔레칩스도 이같은 개발을 진행 중이다. 회사는 단순히 SoC를 공급하는 것을 넘어 SDK(소프트웨어 개발 키트), OS(운영시스템)까지 통합한 엣지 컴퓨팅 플랫폼 구축을 목표로 한다. 해당 플랫폼은 현재 자율주행을 타깃으로 개발 중이지만 서비스 로봇, 물류 로봇 등으로 영역이 확장될 가능성이 점쳐진다. 한편 국내 AI반도체 스타트업 딥엑스도 국내외 대기업 로봇에 칩 탑재를 추진 중인 걸로 전해진다.

2025.07.04 14:24전화평 기자

로봇 간호사 등장…"간호사 업무량 30% 줄일 수 있다"

폭스콘과 엔비디아가 대만 병원에 로봇 간호사를 도입하며 스마트 병원 솔루션을 구축하고 있다고 과학 전문매체 인터레스팅엔지니어링이 19일(현지시간) 보도했다. 폭스콘은 엔비디아 기술을 활용해 기존 병원을 인공지능(AI) 기반 병원으로 전환하는 프로젝트를 진행 중이다. 이를 위해 데이터센터에 있는 엔비디아 슈퍼컴퓨터로 거대 AI 모델을 훈련시킨 다음, 병원의 디지털 트윈 환경에서 병원 설계 및 로봇 테스트, 훈련이 진행 중이다. 마지막 단계로 엣지 컴퓨팅 시스템으로 로봇의 AI 추론을 진행한다. 현재 폭스콘의 스마트 병원 솔루션 프로젝트에 대만 타이중 재향군인 종합병원, 바이샤툰퉁 병원, 마주 병원, 카디널 티엔 병원 등이 참여 중이다. 타이중 재향군인 종합병원(TCVGH) 슈팡 류(Shu-Fang Liu) 간호국 부장은 "대만은 디지털 의료 혁신을 강력히 추진하는 고도로 발달된 의료 인프라를 갖추고 있어 로봇 통합을 위한 이상적인 환경이 조성되어 있다"라며, “로봇은 우리 역량을 증강시켜 더욱 집중적이고 의미있는 치료를 제공할 수 있게 해준다"고 밝혔다. 현재 이 병원은 '누라봇(Nurabot)'이라는 로봇을 의료 현장에 도입해 테스트를 진행 중이다. 이 로봇은 폭스콘과 일본 가와사키 중공업이 공동 개발한 것이다. 폭스콘 개발 AI 모델 '폭스브레인'을 구동하며, 가상 훈련을 위해 엔비디아의 AI 개발자 프레임워크 '아이작 포 헬스케어', 센서 처리를 위한 '엔비디아 홀로스캔 등이 탑재돼 있다. 이 로봇은 일상적으로는 의약품 배송이나 병동 순찰, 방문객 안내 업무 등을 담당하고 있다. 폭스콘은 이 로봇이 “간호사 업무량을 30%까지 줄일 수 있다”고 밝혔다. 슈팡 류는 "우리 병동 중 하나는 누라봇을 사용해 환자 침대에 상처 치료 키트와 건강 교육 자료를 배달 중"이라며, "간호사에게 로봇 보조원이 있으면 물품 공급을 위해 여러 번 병실을 오가는 수고를 덜 수 있고, 신체 피로가 줄어들어 환자에게 더 집중할 수 있다"고 덧붙였다. 또 로봇은 면회 시간이나 야간 근무 시에도 도움이 돼 인력 부족 시 업무 부담을 덜어준다. 간호사들은 향후 이 로봇이 여러 언어로 환자와 대화하고, 얼굴을 인식하며 환자를 이동시키는 데 도움을 줄 수 있기를 기대하고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 최근 대만에서 진행 중인 컴퓨텍스 행사의 기조연설에 등장해 폭스콘의 헬스케어 사업 확장을 강조해 설명하기도 했다.

2025.05.20 14:50이정현 미디어연구소

[현장] 마음AI "GPT 다음은 피지컬AI…자율주행 농기계 등서 성과"

국내 인공지능(AI) 기업 마음AI는 생성형 AI 다음으로 피지컬 AI(Physical AI) 시대가 올 것이라고 내다봤다. 최홍섭 마음AI 기술 부문 대표는 15일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 국제인공지능대전(AI엑스포)에서 'GPT 이후 우리는 어떤 AI를 만들어야 하는가'를 주제로 발표했다. 최 대표는 “오픈AI가 만든 생성형 AI 'GPT' 사용자는 한 달에 5억명”이라며 “경쟁 제품 '제미나이'와 '클로드'가 1억명 안 되는 점을 감안하면 대단한 수준”이라고 평가했다. 그러면서 “올해 초 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 'GPT 이후 세상을 바꿀 AI는 피지컬 AI'라고 했다”며 “피지컬 AI는 몸통이 있는 AI로 쉽게 말해 로봇인데, 휴머노이드(인간 형태 로봇)와 자율주행 자동차가 대표”라고 전했다. 최 대표는 “마음AI는 2023년부터 'AI로 로봇을 제어하는 기술 만들어야겠다'고 생각했다”며 “자율주행부터 시작해 상용화까지 성공했다”고 말했다. 주력 제품으로 자율주행 농기계를 소개했다. 이는 과수원에서 나무 사이를 비집고 다니며 농약을 뿌린다. 최 대표는 “넓은 과수원에서 사람이 직접 농약 뿌리려면 시간이 오래 걸리는데다 인건비도 부담”이라며 “인체에 해롭기까지 하다”고 지적했다. 그는 “마음AI 자율주행 농기계는 퀄컴 개발 엔진보다 뛰어난 자체 개발 엔진을 가졌다”며 “건설·국방 로봇으로 영역을 넓힐 것”이라고 강조했다.

2025.05.15 17:03유혜진 기자

엔비디아 젠슨 황 "AI, 로봇·자율차 현실 세계로 활동 넓힐 것"

[라스베이거스(미국)=권봉석 기자] "AI는 놀라운 속도로 발전하고 있다. 단순히 이미지를 이해하고 텍스트와 소리를 생성하는 것을 넘어, 이제는 물리적 세계에서 인지하고 계획하며 행동하는 AI로 확장되고 있다." 6일 저녁(이하 현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이 베이 컨벤션 센터에서 젠슨 황 엔비디아 CEO가 기조연설을 통해 이렇게 강조했다. 만달레이 베이 컨벤션 센터 내 미켈롭 울트라 아레나에서 진행된 기조연설에는 업계 관계자와 애널리스트, 전세계 언론 관계자 등 6천여 명이 모였다. 이날 엔비디아는 PC용 지포스 RTX 50 시리즈 GPU, 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 '프로젝트 디지츠' 등 신제품(관련기사 참조)과 함께 AI, 로봇, 자율주행 차량 등 다양한 분야의 최신 기술을 공개했다. 로봇·자율주행 위한 '코스모스 플랫폼' 공개 엔비디아가 이날 공개한 '코스모스 플랫폼'은 텍스트, 이미지 또는 비디오 프롬프트를 입력받아 가상 세계 상태를 영상으로 생성하는 플랫폼이다. 젠슨 황 CEO는 "코스모스는 로봇과 자율주행 차량의 실제 환경, 조명 등을 실시간으로 시뮬레이션해 예측 가능한 모든 미래를 예측하고 최적의 행동을 선택할 수 있는 AI 모델 개발을 가능하게 할 것"이라고 설명했다. 엔비디아는 코스모스 플랫폼을 오픈소스 플랫폼 깃헙에 오픈 라이선스로 공개했다. 우버와 현대차그룹 등 주요 기업들이 코스모스 플랫폼을 이용해 자율주행 기능 개발에 활용할 예정이다. 맞춤형 AI 에이전트·로봇 훈련 기술 공개 엔비디아는 이날 디지털 에이전트와 AI 워크플로우 자동화를 위한 AI 블루프린트도 공개했다. 젠슨 황 CEO는 "모든 클라우드에서 실행되는 AI를 소프트웨어 패키지에 통합하면 고객 지원, 사기 탐지, 공급망 최적화 등 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있다"고 설명했다. 아이삭 그루트 블루프린트는 물리 법칙을 시뮬레이션하는 옴니버스 플랫폼과 코스모스를 활용해 산업용 로봇을 훈련하는 데이터를 수십억 개까지 확장할 수 있다. 젠슨 황 CEO는 "아이삭 그루트 블루프린트를 활용해 로봇의 움직임 관련 데이터 생성 폭을 높이는 동시에 로봇 훈련 속도와 효율도 크게 높일 수 있을 것"이라고 전망했다. "자율주행 훈련용 데이터, 생성 AI로 수백 배 늘릴 수 있다" 자율주행 차량의 안전성을 높이려면 다양한 장애물과 차량, 기상 환경을 담은 데이터를 통해 훈련이 필요하다. 그러나 차량에 부착한 카메라로 이런 데이터를 수집하는 데는 한계가 있다. 젠슨 황 CEO는 "이런 한계를 극복하려면 실제 데이터 이외에 합성된 데이터를 활용해 데이터를 풍부하게 늘릴 필요가 있다"고 설명했다. 이어 "옴니버스와 코스모스는 자율주행 시나리오에 생성 AI를 결합해 자율주행 모델 훈련에 필요한 데이터를 수백 배로 늘릴 수 있으며 이를 통해 막대한 데이터를 확보할 수 있다'고 설명했다. 젠슨 황 CEO는 "컴퓨터 그래픽스가 혁신을 이끌었던 것처럼 자율주행 기술 개발 속도도 혁신에 힘입어 향후 몇 년간 크게 가속될 것"이라고 내다봤다.

2025.01.07 17:09권봉석 기자

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