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단일 신경망 기반 학습: 테슬라 Optimus는 다양한 작업을 하나의 통합된 신경망으로 처리한다. 별도의 모션별 프로그래밍 없이, 하나의 네트워크가 여러 작업을 일반화하여 수행하도록 학습된다linkedin.com.영상 관찰을 통한 학습: Optimus는 인간의 시연을 담은 영상을 관찰하여 새로운 기술을 습득한다. 특히 1인칭 시점 영상을 우선 활용하며, 작업을 수행하는 사람의 관점에서 촬영된 영상을 로봇의 학습 데이터로 사용한다linkedin.com.원격조작 감소: 기존 로봇은 사람이 원격으로 동작을 조종해 데이터를 생성하는 텔레오퍼레이션 방식에 의존했지만, 이는 확장에 한계가 있다. 테슬라 엔지니어들은 “원격조종은 확장성이 없지만, 영상을 통한 학습은 매우 빠르게 확장된다”고 지적했다linkedin.c..

현대 AI 로봇 개발에는 MLOps라 불리는 머신러닝 파이프라인 운영 개념이 필수적으로 도입되고 있습니다. 이는 소프트웨어 개발의 DevOps처럼, 데이터 수집 → 모델 학습 → 배포 → 피드백 수집의 주기를 자동화하고 반복함으로써 지속적으로 성능을 향상시키는 프로세스입니다.테슬라의 Optimus 개발과 NVIDIA Cosmos를 활용한 로봇 개발 모두 본질적으로 이러한 MLOps 파이프라인을 따르고 있습니다. 각각의 접근 방식에 차이는 있지만, 공통적으로 클라우드 인프라를 활용한 대규모 데이터 처리와 모델 최적화가 핵심에 자리합니다. 아래에서는 Optimus (테슬라)와 Cosmos (NVIDIA 에코시스템) 사례를 염두에 두고, 클라우드 기반 로봇 MLOps 파이프라인을 단계별로 살펴보겠습니다:1) ..

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..

Gen 2 하드웨어 업그레이드: 2023년 12월 테슬라는 차세대 humanoid 로봇 “Optimus Gen 2” 프로토타입을 공개하였다. 이 버전은 모든 구동기와 센서를 테슬라가 자체 설계한 부품으로 구성되어 이전 모델 대비 설계 완성도가 크게 향상되었다electrek.coelectrek.co. 기계적 성능 측면에서는 이동 속도가 약 30% 빨라지고 무게는 10kg 경량화되어 안정성이 개선되었다electrek.co. 예를 들어, Gen 2는 균형을 잡으며 쪼그려 앉기(스쿼트) 동작을 수행할 수 있을 정도로 다리 관절과 전신 제어 능력이 발전하였다electrek.co. 손 부위도 강성과 섬세함을 겸비한 신형 로봇 핸드로 업그레이드되어, 무거운 물체 지지부터 정밀 조작까지 대응할 수 있도록 설계되었다el..

Boston Dynamics의 최신형 Atlas 휴머노이드 로봇. 완전 전기식으로 구동되며 산업 환경에서의 활용을 목표로 개발되고 있다robotsguide.comtheregister.com.두 회사의 휴머노이드 로봇 Atlas(Boston Dynamics)와 Optimus(Tesla)는 2025년 기준 가장 주목받는 이족보행 로봇들이다. Atlas는 군사 및 재난 대응 연구로부터 발전해 뛰어난 기동 능력과 민첩성을 갖춘 반면, Optimus는 일상적 작업을 자동화하기 위해 개발된 범용 로봇이다. 아래에서는 기술 성능, 용도 및 응용 분야, 로봇 아키텍처, AI 기능 및 자율성, 상용화 수준의 다섯 가지 측면에서 두 로봇을 상세 비교한다.주요 사양 비교두 로봇의 핵심 제원을 표로 정리하면 다음과 같다:구분..

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..

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: ..

Sim-to-Real(시뮬레이션에서 현실로)은 로봇이 가상 환경에서 학습한 모델이나 정책을 실제 물리적 로봇에 이식하는 기술을 말합니다. 이는 로봇 학습에서 중요한 역할을 하지만, 이식 과정에서 이른바 “현실 격차”(reality gap)라는 큰 도전이 존재합니다. 시뮬레이터는 현실 세계의 물리나 센서 특성을 완벽히 재현할 수 없기 때문에, 시뮬레이션에서 잘 동작하던 로봇 제어 정책이 실제 로봇에서는 예상과 다르게 실패할 수 있습니다​[ar5iv.labs.arxiv.org]. 예를 들어 시뮬레이션에서는 마찰계수나 센서 잡음 등을 단순화하거나 이상적으로 가정하지만, 실제 환경에서는 변수가 훨씬 많고 예측하기 어렵습니다. 따라서 Sim-to-Real을 성공시키기 위해 이 간극을 줄이는 기법들이 연구되고 있습..