aiagentx aiagentx

1) Isaac Sim을 활용한 시뮬레이션 및 데이터 생성NVIDIA Isaac Sim은 로봇 개발자들이 가상 환경에서 로봇을 훈련하고 검증할 수 있도록 해주는 물리 기반 시뮬레이션 플랫폼입니다. NVIDIA의 Omniverse 플랫폼 위에 구축된 참조 애플리케이션으로서, 실제 물리와 센서 특성을 모사한 3D 가상환경에서 로봇을 개발, 시뮬레이션, 테스트할 수 있게 해줍니다​[developer.nvidia.com].이를 통해 현실에서 로봇을 제작하거나 데이터를 수집하지 않고도, “다양한 시나리오의 합성 데이터(synthetic data)”를 대량 생성할 수 있습니다. 예를 들어 개발자는 Isaac Sim에서 공장이나 창고 같은 디지털 트윈 환경을 만들고, 그 안에서 로봇의 센서(카메라, LiDAR 등)를..

1. 자율주행 기술 개발 동향 (현대차, 삼성, 스타트업 등) 현대차, 자율주행차 '라이다'에서 '카메라'로 급선회 (디일렉)thelec.krthelec.kr2025.04.07현대자동차가 자율주행 센서 전략을 라이다 기반에서 카메라 기반으로 전환하기로 했습니다. 이 결정은 인수한 자율주행 SW 자회사 **포티투닷(42dot)**의 판단에 따른 것으로, 현대차 내부에서는 기술력에 대한 회의와 함께 성공 여부에 대한 불확실성도 제기되고 있습니다thelec.kr."1조4000억원 투자했는데..." 포티투닷 저성과에 현대차 내부 '부글부글' (디일렉)thelec.krthelec.kr2025.04.18현대차가 2019년부터 총 1조4천억원을 투자한 자율주행 자회사 포티투닷의 상용화 실적 부진에 대해 내부 불만이 ..

로봇 학습과 AI 개발에서 현실 세계의 데이터와 합성(Synthetic) 데이터를 어떻게 조합할지는 전략적으로 매우 중요합니다. 현실 데이터는 실제 센서, 로봇 운행, 사용자 상호작용 등에서 얻는 진짜 기록이므로 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 담고 있습니다. 반면 합성 데이터는 시뮬레이션이나 생성 AI를 통해 만들어낸 가상 데이터로, 원하는 만큼 풍부하고 다양하게 생성할 수 있으며 라벨링 정보도 자동으로 얻을 수 있다는 강점이 있습니다​. 각 데이터의 장단점이 뚜렷하기 때문에, 선도적인 AI 기업들은 현실 vs 합성 데이터 활용에 대한 서로 다른 철학과 접근을 보여주고 있습니다. 1) Tesla: 방대한 현실 데이터 + 시뮬레이션 보완 Tesla는 수백만 대에 이르는 자사 차량으로부터 매일 쏟아지는 방..

새로운 규제 환경 속에서 중국의 다양한 자율주행 부문은 상용 배포 및 개발에서 어떻게 진전하고 있는지 살펴봅니다. 로보택시의 확장부터 승용차의 ADAS 보급, 자율주행 트럭 및 특수 분야 애플리케이션에 이르기까지 각 부문은 고유한 과제와 기회에 직면해 있습니다.로보택시: 확장, 파트너십 및 글로벌 진출중국의 주요 로보택시 업체들은 국내 규제가 강화되는 가운데서도 적극적으로 해외 시장을 개척하고 있으며, 특히 중동 지역에서 두드러진 움직임을 보이고 있습니다. 이는 시장을 다변화하고, 잠재적으로 더 명확하거나 초기 단계인 AV 규제 프레임워크를 가진 지역을 활용하며, 글로벌 운영 경험을 쌓으려는 전략으로 풀이됩니다. 이러한 국제적 확장은 국내 규제에 적응하는 동시에 기술 리더십을 유지하려는 기업들의 이중적 ..

1) 시뮬레이션의 목적과 핵심 개념복잡 시나리오 검증• 테슬라의 자율주행(FSD) 소프트웨어는 실제 도로 주행 데이터 외에도, 시뮬레이션에서 희귀하거나 위험도가 높은 상황을 반복적으로 테스트합니다.• 현실 세계에서 정확히 재현하기 어려운 상황(예: 돌발 장애물, 극단적 교통 혼잡, 복잡한 교차로 등)을 가상의 안전한 환경에서 무제한 시도할 수 있습니다.Lane Graph & Ground Truth Alternation• Lane Graph: 도로/차선 구조를 그래프로 나타낸 것으로, 각 차선이 어디서 분기·합류하는지, 교차점은 어떻게 연결되는지를 나타내는 ‘위상(Topology)’ 정보를 담습니다.• Ground Truth Alternation: 시뮬레이션 환경에서 사용하는 실제 지형·도로·객체의 정답(..

디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 세계의 객체나 환경을 가상 세계에 실시간으로 복제한 모델을 의미합니다. 로봇 학습 맥락에서 디지털 트윈은 공장, 물류 센터, 도로망 등의 실제 운영 환경을 똑같이 본뜬 가상 공간을 만들어 줌으로써, 로봇이 현실과 동일한 조건의 시뮬레이션 환경에서 훈련되고 검증될 수 있게 합니다​[remtecautomation.com]. 일반적인 시뮬레이션이 단순히 가상 시나리오를 테스트하는 데 그친다면, 디지털 트윈은 현실 데이터와 양방향으로 연결되어 지속적으로 동기화된다는 점에서 차별화됩니다​.예를 들어 공장의 디지털 트윈이라면, 실제 공장 설비의 센서 데이터가 실시간으로 트윈에 반영되어 가상 공장 상태를 업데이트하고, 역으로 트윈 상에서 가상 로봇을 움직여본 결과(예: ..

1. 세계 최초 오픈 휴머노이드 로봇 파운데이션 모델 ‘Isaac GR00T N1’ 발표핵심 내용: NVIDIA가 GTC 2025에서 세계 최초의 오픈 휴머노이드 로봇 파운데이션 모델인 Isaac GR00T N1을 공개했습니다nvidianews.nvidia.com. 이 모델은 완전 맞춤형이 가능하며 인간형 로봇에 일반화된 추론 및 스킬을 제공해 로봇 개발을 가속화할 것으로 기대됩니다nvidianews.nvidia.com. 또한 NVIDIA는 Google DeepMind 및 Disney Research와 협력해 로봇 개발을 위한 차세대 오픈소스 물리 엔진 '뉴턴(Newton)'을 개발하고, Omniverse 기반 합성 데이터 생성 블루프린트 등 새로운 시뮬레이션 도구들도 선보였습니다nvidianews.nv..

마지막으로, Tesla와 NVIDIA의 로봇 AI 전략을 앞서 논의한 관점에서 비교해보겠습니다. 두 회사는 강화학습을 활용하여 로봇에 지능을 부여한다는 점은 같지만, 데이터 활용 방식, 시뮬레이션 접근법, 신경망 아키텍처 측면에서 상당히 대조적인 접근을 취하고 있습니다. 1) 데이터 활용 방식의 비교- Tesla: Tesla는 방대한 실세계 데이터를 자산으로 활용합니다. 자율주행 차들로부터 수집된 주행 데이터는 누적 수억 마일에 달하며, 2020년대 중반 기준으로 추산 5백만 대 차량이 연간 500억 마일 이상을 주행하면서 데이터를 쌓고 있습니다​. 이러한 막대한 현실 주행 데이터는 Tesla FSD의 인지 및 판단 AI를 훈련하는데 사용되었고, 동일한 기술 스택이 Optimus 로봇에도 이식되었습니다..