Isaac Sim과 Cosmos의 상호 보완성

NVIDIA의 Isaac Sim(로봇 시뮬레이터)과 Cosmos 플랫폼은 각기 물리 모델링과 AI 학습 측면에서 강점을 지니며, 함께 활용함으로써 상호 보완적인 이점을 제공합니다. Isaac Sim은 NVIDIA Omniverse 기반으로 구축된 물리 시뮬레이션 환경으로, 로봇의 기구학, 물리 법칙, 센서 모델링 등을 고정밀로 구현해줍니다​[therobotreport.com].

예를 들어 로봇의 관절 움직임, 카메라/LiDAR 센서 데이터, 충돌 및 마찰 등의 물리 현상을 사실적으로 모사하여 가상의 로봇이 현실과 유사한 조건에서 동작하도록 합니다. 반면 Cosmos는 그러한 환경에서 활용될 AI 모델의 학습과 생성을 담당합니다. Cosmos WFM은 Isaac Sim으로부터 얻은 시뮬레이션 데이터나 실제 세계 데이터를 학습하여 세계에 대한 일반화된 표현을 구축하고, 필요할 때마다 새로운 시나리오 영상을 생성하거나 모델 예측을 제공합니다​.

요컨대 Isaac Sim은 “몸과 환경”을, Cosmos는 “두뇌와 예측”을 담당한다고 볼 수 있습니다. NVIDIA의 Jensen Huang CEO 역시 Omniverse 기반 디지털 트윈과 Cosmos 기반 Physical AI를 함께 활용하는 것이 향후 물리 산업 분야 AI 개발의 토대라고 강조하였습니다​.

두 시스템은 긴밀히 연동되어 로봇 개발자를 지원합니다. Isaac Sim 4.5 버전에서는 Cosmos 세계 모델과의 통합이 새로운 기능으로 포함되어, 개발자가 시뮬레이션 워크플로우 내에서 Cosmos의 WFM을 활용할 수 있게 되었습니다​.

예를 들어, 개발자는 Isaac Sim에서 가상 로봇이 작업하는 환경을 설정한 후 Cosmos를 통해 복잡한 변화나 예측 시나리오를 생성해볼 수 있습니다. 로봇 팔이 물체를 집으려는 상황에서 Cosmos WFM에 “물체를 떨어뜨린 경우”나 “예상치 못한 장애물이 나타난 경우” 같은 미래 상황을 묻고, WFM이 생성한 시나리오를 Isaac Sim으로 불러와 추가 테스트를 진행하는 식입니다.

또한 Cosmos가 대량의 합성 센서 데이터(예: 다양한 조명이나 날씨 조건에서의 카메라 영상)를 생성하면, 이를 Isaac Sim의 시나리오 변이에 적용하여 로봇의 인식 알고리즘을 훈련시킬 수 있습니다.

반대로 Isaac Sim에서 얻어진 시뮬레이션 로그 데이터를 Cosmos의 데이터 파이프라인에 넣어 모델을 더욱 정교하게 업데이트하거나, 새로운 corner case에 대한 학습을 시킬 수도 있습니다. 이러한 양방향 보완을 통해 로봇 개발자는 가상-실험-학습 사이클을 크게 단축할 수 있습니다. 현실에서 일일이 테스트하기 어려운 상황을 Isaac Sim + Cosmos로 미리 검증하고 학습함으로써, 현실 로봇 실험 횟수를 줄이고도 최적화된 정책과 모델을 얻을 수 있습니다.

마지막으로, Isaac Sim과 Cosmos를 함께 활용하면 로봇 학습의 속도와 다양성이 크게 향상됩니다. Isaac Sim이 제공하는 안정적이고 세밀한 가상 환경 속에서 로봇을 반복 훈련하면서도, Cosmos의 WFM으로 새로운 환경을 창조하거나 데이터를 증강함으로써 학습 커버리지를 넓힐 수 있습니다​[blogs.nvidia.com].

개발자는 두 시스템을 유기적으로 활용하여, 시뮬레이션-학습-평가의 파이프라인을 완성하게 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

• 시뮬레이션 단계: Isaac Sim에서 로봇의 초기 정책이나 알고리즘을 다양한 시나리오에 투입해본다. 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 통해 로봇의 성능과 한계를 파악한다.
• 데이터 생성 및 학습 단계: Cosmos를 활용하여 부족한 시나리오나 극단적 상황에 대한 합성 데이터를 생성하거나, 시뮬레이션/실제 데이터를 모아 WFM과 로봇 인공지능 모델을 학습시킨다​.

필요 시 Cosmos WFM을 특정 작업에 맞게 미세조정 하여 환경 예측 능력을 향상시킨다.

• 평가 및 반복: Cosmos의 세계 모델을 통해 미래 결과를 예측하거나 다양한 가설 시나리오를 실험해보고​, 유망한 정책은 다시 Isaac Sim에서 테스트한다. 시뮬레이션에서 향상된 정책은 최종적으로 현실 로봇에 이식하여 검증한다.

이 과정을 반복함으로써 로봇 개발 사이클이 가속됩니다. 요약하면, Isaac Sim의 물리 시뮬레이션과 Cosmos의 AI 세계 모델을 함께 활용하면, 현실 세계를 모사한 가상 환경과 그 안에서의 지능적인 데이터 생성·학습이 동시에 이루어져 로봇 AI 개발의 효율과 성능을 한층 높일 수 있습니다​.