Leadtek “NVIDIA Isaac을 활용한 로봇 공학 가속화” 과정 (강사 주도 워크숍 또는 워크숍) — Omniverse에서 디지털 트윈을 구축하는 방법 배우기

로봇을 클라우드에서 시뮬레이션하고 훈련시킬 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? NVIDIA의 젠슨 황 CEO는 범용 로봇을 차세대 1조 달러 규모의 산업으로 전망했습니다. AI, 3D 그래픽, 시뮬레이션 분야의 글로벌 리더인 NVIDIA는 자사의 핵심 기술을 활용해 로봇 개발을 위한 보다 효율적인 환경을 제공하는 통합 솔루션을 선보였습니다.

NVIDIA의 통합 로봇 개발 환경: GPU에서 디지털 트윈까지

테슬라 봇에서 보스턴 다이내믹스의 아틀라스에 이르기까지, 아마존의 물류 창고 로봇에서 식당 배달 로봇에 이르기까지, 로봇 공학은 그 어느 때보다 빠르게 일상 속으로 들어오고 있습니다. 마켓스 앤 마켓스(Markets and Markets) 보고서에 따르면, 전 세계 서비스 로봇 시장은 2024년 471억 달러에서 2029년 986억 5천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 15.9%에 달할 전망입니다. 이러한 붐의 주된 원동력은 AI와 딥러닝 기술의 성숙도입니다. 과거에는 로봇 애플리케이션을 개발하는 데 수년이 걸리기도 했습니다. 하지만 이제 NVIDIA 아이작(Isaac)과 같은 가속화 플랫폼을 통해 엔지니어들은 몇 달 만에 아이디어를 현실로 구현할 수 있게 되었습니다.

2022년, 엔비디아는 RTX 렌더링, OpenUSD 및 생성형 AI 기술을 통합한 플랫폼인 ‘엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)'를 출시했습니다. 개발자들은 엔비디아 옴니버스를 활용해 로봇의 디지털 트윈, 즉 시뮬레이션 환경에서 로봇 훈련 및 테스트를 가능하게 하는 가상 복제본을 생성할 수 있으며, 이를 통해 개발 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.

자율 로봇 공학 분야를 위해 NVIDIA는 소프트웨어, 하드웨어 및 시뮬레이션 도구를 결합하여 훈련, 시뮬레이션, 배포 및 최적화를 지원하는 ‘아이작(Isaac)' 플랫폼을 선보였으며, 이는 로봇 공학 개발을 위한 핵심 생태계를 형성하고 있습니다.

리드텍(Leadtek)의 NVIDIA DLI 인증 워크숍인 “로봇 공학 가속화를 위한 NVIDIA Isaac”은 Omniverse와 Isaac을 결합하여 로봇 개발의 기초 개념을 가르칩니다. 참가자들은 Omniverse의 가상 환경에서 로봇을 조립하고 작동하는 방법을 배우고, AI 모델을 통합하며, 자율적인 동작을 구현하기 위해 모델을 미세 조정하는 방법을 익히게 됩니다.

로봇에 생명을 불어넣다: 가상 조립에서 실시간 시뮬레이션까지

로봇 공학 분야에서 핵심 과제는 로봇의 정밀하고 효율적인 동작을 보장하는 것입니다. 오픈소스인 NVIDIA Isaac ROS는 바로 이러한 목적을 위해 설계되었습니다. 널리 사용되는 ROS 2(Robot Operating System) 프레임워크를 기반으로 구축된 이 솔루션은 하드웨어 제어 과정을 대폭 간소화하여 현대 로봇 공학의 핵심 솔루션으로 자리 잡았습니다. Isaac ROS 패키지는 CUDA를 통해 가속화되어, 시각 데이터를 GPU 기반으로 실시간으로 처리하고 의사 결정을 내림으로써 빠르고 반응성이 뛰어난 로봇 동작을 구현합니다.

이 과정(워크숍)에서 수강생들은 제공된 OpenUSD 파일을 활용해 로봇 팔을 조립하는 것으로 시작합니다. 그리퍼를 부착하고 액추에이터를 추가한 뒤, Isaac Sim을 사용하여 완성된 로봇을 가상 환경에 모델링하게 됩니다. 또한 이 과정에서는 OpenUSD와 시뮬레이션의 핵심 사항을 설명하여, 향후 테스트 및 동작 연구를 위한 탄탄한 기초를 다집니다.

이 커리큘럼은 ROS 2를 가상 환경과 연동하여 그립, 집기, 배치 등의 동작을 포함한 실시간 로봇 제어를 구현하는 방법을 상세히 설명하며, 시스템 안정성과 개발 효율성을 높이기 위해 SIL(Software-in-the-Loop) 시뮬레이션을 수행하는 방법도 다룹니다.

학생들은 모듈 조립과 동작 시뮬레이션을 직접 수행함으로써 로봇의 작동 원리를 이해할 뿐만 아니라, AI 기반 지능형 제어에 대한 실습 경험을 쌓게 될 것입니다.

AI를 통해 로봇의 자율적 의사결정 및 정밀도 향상

NVIDIA DLI 과정인 만큼, AI 통합이 이 과정의 핵심 특징입니다. 학생들은 NVIDIA의 Isaac Lab 툴킷을 활용하여 자율 주행 모바일 로봇(AMR)을 구축하게 됩니다. 지도 기반 분석과 경로 계획을 통해 로봇은 AI 기반의 의사 결정 능력을 갖추게 되며, 자연어 명령(예: “다음 창고로 이동해”)을 이해하고 카메라를 통해 장애물을 감지하여 사람의 개입 없이 자동으로 정지하거나 경로를 변경할 수 있습니다.

AI의 정확도를 더욱 높이고 다양한 환경에 최적화하기 위해, 본 과정에서는 Cosmos World Foundation Models(WFM)를 활용해 물리 법칙에 부합하는 합성 데이터를 생성하고, 이를 통해 Isaac Lab에서 로봇을 훈련하는 방법을 소개합니다. 참가자들은 GROOT 워크플로를 활용하여 방대한 양의 정밀한 합성 데이터로 로봇의 디지털 트윈을 훈련함으로써, 알고리즘을 효과적으로 개선하여 훈련 시간을 단축하는 동시에 안정성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

이 과정은 로봇공학 또는 스마트 제조 분야의 전문가에게 이상적입니다. 이 과정은 기초 이론부터 실제 워크플로우 전반에 이르기까지 다룹니다. 모델 배포 및 실행을 원활하게 진행하기 위해, 참가자들은 리눅스 CLI 사용법과 파이썬 프로그래밍에 대한 기초 지식을 갖추고 있는 것이 좋습니다.

이 과정은 미리 구성된 NVIDIA DLI 클라우드 환경을 제공합니다. 수강생들은 전용 GPU 없이도 macOS 또는 Windows 노트북이나 데스크톱의 브라우저를 통해 바로 실습할 수 있어, 학습 진입 장벽을 낮춥니다.

과정 수료 후 실습을 더 이어가려면, 강사들은 NVIDIA RTX GPU가 탑재된 시스템을 사용할 것을 권장합니다. 이를 통해 Omniverse에서 로봇 작동을 반복하고 AI를 미세 조정함으로써 기술 역량을 강화할 수 있습니다.