[더구루=홍성일 기자] 엔비디아가 휴머노이드 로봇 개발을 가속할 강력한 신무기들을 대거 공개했다. 엔비디아는 휴머노이드 로봇의 두뇌와 몸, 훈련장에 해당하는 소프트웨어의 성능을 끌어올리며, 물리 AI(Physical AI) 개발 표준을 선점하고 있다.

엔비디아는 29일(현지시간) 리눅스 재단과 함께 개발한 오픈소스 그래픽처리장치(GPU) 가속 확장형 물리엔진 '뉴턴(Newton)'을 공개했다. 뉴턴의 개발에는 구글 딥마인드, 디즈니 리서치 등도 참여했다. 

뉴턴은 시뮬레이션에 최대한 현실 세계와 동일한 물리 법칙을 적용할 수 있도록 만들어졌다. 최근 휴머노이드의 개발은 시뮬레이션을 통해 학습된 데이터를, 로봇에 적용하고 이를 실제로 검증하는 방향으로 진행되고 있다. 이는 휴머노이드의 학습 방식으로 '강화 학습'을 채택하고 있기 때문이다. 강화학습은 머신러닝 기법 중 하나로 보상과 시행착오를 통해 최적의 행동 패턴을 익히는 방식이다. 로봇에 걷는 방법을 가르친다면 넘어지면 벌점, 잘 걸으면 플러스 점수를 준다. 이 과정을 반복하면 안정적인 보행을 진행할 수 있다.

강화학습을 통해 행동을 학습하기 위해서는 수없이 많은 반복을 통해 계속해서 학습을 해야한다. 문제는 현실에서는 물리적 한계로 반복학습을 하는데 너무 많은 시간과 비용이 소요된다는 것이었다. 이 문제를 해결하기 위해서 사용되고 있는 것이 가상 시뮬레이션을 통한 강화학습이다. 가상 시뮬레이션 트레이닝은 현실 물리 법칙이 구현된 곳에서 학습하는 것으로, 시공간 제약에서 자유롭고 한꺼번에 다수의 가상 현실을 생성해 여러가지 상황을 한 번에 학습할 수 있다. 그리고 학습된 데이터를 시뮬레이션-현실 전송(Sim-to-Real Transfer) 기술을 활용해 휴머노이드 하드웨어 입력하면 움직임을 구현할 수 있다.

미국의 휴머노이드 개발 기업 피규어 AI(Figure AI)는 지난 3월 인간처럼 자연스럽게 걷는 휴머노이드의 모습을 공개하며 "가상 시뮬레이션을 활용한 강화 학습을 통해 수년간 확보했어야 할 데이터를 수 시간만에 확보할 수 있었다"고 설명하기도 했다.

이번에 출시된 뉴턴은 유연하면서도 확장성이 높은 아키텍처를 적용해 GPU 가속 시뮬레이션, 다중 물리 솔버(multiple physics solvers) 등을 제공한다. 엔비디아는 뉴턴을 통해 눈이나 자갈 위를 걷거나 컵이나 과일을 다루는 복잡한 과정을 구현해 학습시킬 수 있다고 설명했다.

또한 엔비디아는 오픈소시 AI 추론 모델인 아이작 그루트(Isaac GR00T)의 신규버전(N1.6)에 물리AI전용 추론 언어모델인 '코스모스 리즌(NVIDIA Cosmos™ Reason)'을 통합한다고 발표했다. 코스모스 리즌은 100만회가 넘게 다운로드된 엔비디아의 추론모델 서비스로, 로봇의 두뇌 역할을 수행할 수 있다. 코스모스 리즌은 모호한 지시를 받아도 이를 체계적으로 정리하고 기존 데이터와 물리 법칙을 활용해 상황에 대처할 수 있도록 지원한다.

엔비디아는 코스모스 리즌 적용을 통해 향후 아이작 그루트를 사용하는 로봇의 활용도가 높아질 것으로 전망했다. 현재 아이작 그루트 모델은 LG전자, 프랜카 로보틱스, 라이트휠, 뉴에라 로보틱스, 솔로몬 등 다양한 업체에서 테스트되고 있다.

이외에도 엔비디아는 여러개의 손가락이 장착된 손과 팔이 달린 로봇을 훈련하는 '덱스토러스 그레이스핑 워크플로', 시뮬레이션 환경에서 데이터를 평가할 수 있는 '아이작 랩-아레나' 등도 서비스하고 있다.

엔비디아 관계자는 "휴머노이드는 물리 AI의 차세대영역으로 예측 불가능한 세상에서 추론하고 적응하고 안전하게 행동할 수 있어야 한다"며 이번 업데이트를 통해 개발자들은 세 대의 컴퓨터를 활요해 휴머노이드를 일상생활로 가져올 수 있게 됐다. 아이작 그루트는 로봇의 두뇌가 될 것이며, 뉴턴은 신체를 시뮬레이션 하고 옴니버스는 훈련장으로 활용될 것"이라고 말했다.