Cosmos7 강화학습 적용 방식과 시뮬레이션 환경 비교 1) 학습 환경Tesla는 FSD(Full Self-Driving)로 단련된 AI 인프라와 방법론을 Optimus에 이식하고 있습니다. FSD 개발에서는 실제 차량의 주행 로그를 활용한 offline 학습과 필요시 시뮬레이션으로 corner case를 보완하는 전략을 써왔습니다. 이러한 배경 덕분에 Optimus의 소프트웨어도 초기에 현실 환경에서 수집된 영상을 통해 훈련되고, Tesla가 구축한 자체 시뮬레이터를 활용해 드문 상황이나 위험한 상황을 가상 실험하는 방식을 병행하고 있습니다[anyverse.ai].Tesla 내부 채용공고에 따르면 Optimus 팀은 로봇 소프트웨어 평가용 시뮬레이션 환경 제공, 합성 데이터셋 생성, 머신러닝 모델 훈련용 가상 환경 구축 등을 적극적으로 수행하고 있습니다.. 2025. 4. 20. Optimus vs. Cosmos 기반 로봇 개발 비교:데이터 수집 및 합성 데이터 활용 1) 실환경 데이터 수집Tesla의 Optimus 개발은 실제 환경에서의 방대한 데이터 축적 철학을 따릅니다. 예를 들어 Tesla는 자동차 자율주행 FSD 개발에서 수백만 마일에 달하는 실제 주행 데이터를 활용해왔고, Optimus에도 유사한 접근을 적용하고 있습니다. Optimus를 학습시키기 위해 인간 시연 데이터를 모으는 전담 팀을 운영하는데, 사람에게 모션 캡처 슈트와 VR 헤드셋을 착용시켜 다양한 작업 동작을 수행하게 함으로써 로봇 훈련용 데이터를 수집합니다[newo.ai]. 이러한 인간 시연 데이터는 인간 작업 동작의 궤적을 그대로 기록하여 로봇의 모방 학습에 활용됩니다. Tesla는 이를 통해 “Autopilot에 실제 주행 데이터를 모았듯이, Optimus에 인간이 대리 수행한 데이터.. 2025. 4. 16. Cosmos의 데이터 처리 파이프라인 NVIDIA Cosmos에서는 대규모 데이터의 수집부터 전처리, 학습까지를 체계적으로 수행할 수 있는 가속화된 데이터 처리 파이프라인을 제공합니다. 로봇 및 자율주행 분야는 현실 세계에서 수백만 시간에 이르는 동영상 데이터를 취득하며, Cosmos는 이러한 페타바이트 규모 데이터를 효율적으로 활용하기 위해 특별히 설계되었습니다[blogs.nvidia.com]. 우선 개발자는 차량 주행 영상, 로봇의 카메라 센서 기록 등 현실 데이터를 대량으로 수집하게 됩니다. 또한 시뮬레이션을 통해 생성한 가상 데이터도 함께 활용될 수 있습니다. Cosmos는 이렇게 모은 시뮬레이션 영상과 실제 센서 영상 데이터를 결합하여 하나의 거대 데이터셋으로 관리합니다. 이를 위해 NVIDIA의 NeMo Curator(필요한 데.. 2025. 4. 7. 생성형 세계 모델 (World Foundation Model, WFM)의 역할:NVIDIA Cosmos의 로봇 AI 개발 환경 NVIDIA Cosmos 플랫폼의 핵심은 생성형 세계 모델(World Foundation Model, WFM)입니다. Cosmos의 WFM은 로봇이나 자율주행 차량과 같은 물리적 AI가 주변 물리 세계를 학습하고 예측할 수 있도록 돕는 거대 모델입니다[blogs.nvidia.com]. 예를 들어 대규모 영상 데이터로 학습된 신경망을 통해, 가상 환경의 미래 상태를 나타내는 물리적으로 그럴듯한 비디오를 생성 및 예측할 수 있습니다. 이를 통해 로봇은 현재 관찰한 텍스트, 이미지, 동영상, 센서 데이터 및 자신의 동작 등을 입력 받아 앞으로 전개될 상황을 시뮬레이션 하게 됩니다[nvidianews.nvidia.com]. 다시 말해 WFM은 로봇에게 세계의 디지털 트윈과 같은 역할을 하며, 로봇의 정책.. 2025. 4. 4. II테슬라 Optimus의 기술 스택 분석: 1. Optimus의 신경망 아키텍처 테슬라 Optimus의 인공지능 소프트웨어는 자율주행 FSD(Full Self-Driving) 시스템의 신경망 아키텍처를 기반으로 발전했습니다. 실제로 Optimus는 테슬라 FSD 컴퓨터(자율주행 차량에 쓰이는 HW3/HW4 칩셋)를 그대로 두뇌로 사용하며, FSD에서 활용된 뉴럴 네트워크 스택을 공유합니다. 예를 들어, 자율주행에 쓰이는 Occupancy Network(점유 공간 신경망)을 Optimus에도 적용하여, 카메라 입력으로부터 주변 환경의 3D 공간 지도를 생성하는 방식이 그대로 활용됩니다. 다만 Optimus용으로는 실내 환경과 물체 조작에 맞춰 훈련 데이터를 새로 수집하고 네트워크를 재훈련해야 했습니다[notateslaapp.com]. 이.. 2025. 3. 24. 이번 스토리에서는 테슬라의 인간형 로봇 Optimus와 엔비디아의 로봇 AI 플랫폼 Cosmos를 중심으로, 최신 로봇 인공지능 기술의 흐름과 발전 방향을 분석한다. 먼저 로봇 AI 분야의 최신 트렌드를 살펴보고, 두 기술의 핵심 개념과 접근 방식의 차이점을 개략적으로 소개한다. 이를 바탕으로 이 스토리의 전반적인 구성 및 주요 논점을 설명함으로써, AI 및 로보틱스 분야의 전문 독자들이 앞으로 다룰 내용을 미리 파악할 수 있도록 돕고자 한다.로봇 AI 최신 트렌드 개요최근 로봇 AI 분야에서는 크게 두 가지 흐름이 두드러진다.첫째, 인간과 유사한 범용 휴머노이드 로봇에 대한 관심과 투자가 폭발적으로 증가하여 Tesla의 Optimus, Agility Robotics의 Digit, Figure AI의 Figure 01 등.. 2025. 3. 13. 이전 1 2 다음 반응형
