엔비디아가 에지 환경에서 실시간 AI 추론을 수행할 수 있는 엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor) 모듈을 출시했다. 젯슨 토르는 연구와 산업 현장의 로봇 시스템에서 두뇌 역할을 수행하며, 휴머노이드와 산업용 로봇 등 다양한 로봇이 보다 스마트하게 동작하도록 지원한다. 로봇은 방대한 센서 데이터와 저지연 AI 처리를 요구한다. 실시간 로봇 애플리케이션을 실행하려면 여러 센서에서 동시 발생하는 데이터 스트림을 처리할 수 있는 충분한 AI 컴퓨팅 능력과 메모리가 필요하다. 현재 정식 출시된 젯슨 토르는 이전 모델인 엔비디아 젯슨 오린(Orin) 대비 AI 컴퓨팅이 7.5배, CPU 성능이 3.1배, 메모리 용량이 2배 향상돼 이러한 처리를 디바이스에서 가능하게 한다. 이러한 성능 도약은 로봇 연구자들이 고속 센서 데이터를 처리하고 에지에서 시각적 추론을 수행할 수 있도록 한다. 이는 기존에는 동적인 실제 환경에서 실행하기에는 속도가 너무 느려 실행하기 어려웠던 워크플로이다. 이로써 휴머노이드 로보틱스와 같은 멀티모달 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주고 있다.   ▲ 엔비디아 젯슨 AGX 토르 개발자 키트   휴머노이드 로보틱스 기업인 어질리티 로보틱스(Agility Robotics)는 자사의 5세대 로봇인 디지트(Digit)에 엔비디아 젯슨을 통합했다. 이어서 6세대 디지트에는 온보드 컴퓨팅 플랫폼으로 젯슨 토르를 채택할 계획이다. 이를 통해 디지트는 실시간 인식과 의사결정 능력을 강화하고 점차 복잡해지는 AI 기술과 행동을 지원할 수 있게 된다. 디지트는 현재 상용화됐으며, 창고와 제조 환경에서 적재, 상차, 팔레타이징(palletizing) 등 물류 작업을 수행하고 있다. 30년 넘게 업계 최고 수준의 로봇을 개발해온 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 자사 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)에 젯슨 토르를 탑재하고 있다. 이를 통해 아틀라스는 이전에는 서버급에서만 가능했던 컴퓨팅, AI 워크로드 가속, 고대역폭 데이터 처리, 대용량 메모리를 디바이스 내에서도 활용할 수 있게 됐다. 휴머노이드 로봇 외에도, 젯슨 토르는 더 크고 복잡한 AI 모델을 위한 실시간 추론을 통해 다양한 로봇 애플리케이션을 가속화할 예정이다. 여기에는 수술 보조, 스마트 트랙터, 배송 로봇, 산업용 매니퓰레이터(manipulator), 시각 AI 에이전트 등이 포함된다. 젯슨 토르는 생성형 추론 모델을 위해 설계됐다. 이는 차세대 피지컬 AI 에이전트가 클라우드 의존도를 최소화하면서 에지에서 실시간으로 실행될 수 있도록 한다. 차세대 피지컬 AI 에이전트는 대형 트랜스포머 모델, 비전 언어 모델(vision language model : VLM), 비전 언어 행동(vision language action : VLA) 모델을 기반으로 구동된다. 젯슨 토르는 젯슨 소프트웨어 스택으로 최적화돼 실제 애플리케이션에서 요구되는 저지연과 고성능을 구현한다. 따라서 젯슨 토르는 모든 주요 생성형 AI 프레임워크와 AI 추론 모델을 지원하며, 탁월한 실시간 성능을 제공한다. 여기에는 코스모스 리즌(Cosmos Reason), 딥시크(DeepSeek), 라마(Llama), 제미나이(Gemini), 큐원(Qwen) 모델과 함께, 로보틱스 특화 모델인 아이작(Isaac) GR00T N1.5 등이 포함된다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 로컬 환경에서 실험과 추론을 실행할 수 있다. 젯슨 토르는 생애 주기 전반에 걸쳐 엔비디아 쿠다(CUDA) 생태계의 지원을 받는다. 또한 젯슨 토르 모듈은 전체 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 실행해 사실상 모든 피지컬 AI 워크플로를 가속화한다. 여기에는 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작, 영상 분석 AI 에이전트를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan) 등의 플랫폼이 활용된다. 이러한 소프트웨어 도구를 통해 개발자는 다양한 애플리케이션을 손쉽게 구축하고 배포할 수 있다. 실시간 카메라 스트림을 분석해 작업자 안전을 모니터링하는 시각 AI 에이전트, 비정형 환경에서 조작 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇, 다중 카메라 스트림 데이터를 기반으로 외과의에게 안내를 제공하는 스마트 수술실 등이 그 예시이다. 젯슨 토르 제품군에는 개발자 키트와 양산용 모듈이 포함된다. 개발자 키트에는 젯슨 T5000 모듈과 다양한 연결성을 제공하는 레퍼런스 캐리어 보드, 팬이 장착된 액티브 방열판, 전원 공급 장치가 함께 제공된다. 엔비디아는 젯슨 생태계가 다양한 애플리케이션 요구사항과 고속 산업 자동화 프로토콜, 센서 인터페이스를 지원해 기업 개발자의 시장 출시 시간을 단축한다고 전했다. 하드웨어 파트너들은 다양한 폼팩터로 유연한 I/O와 맞춤형 구성을 갖춰 생산에 준비된 젯슨 토르 시스템을 개발하고 있다. 센서 및 액추에이터 업체들은 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지(Sensor Bridge)를 활용하고 있다. 이 플랫폼은 센서 융합과 데이터 스트리밍을 간소화하며, 카메라, 레이더, 라이다 등에서 발생한 센서 데이터를 초저지연으로 젯슨 토르 GPU 메모리에 직접 연결할 수 있게 해준다. 수천 개의 소프트웨어 기업들은 젯슨 토르에서 구동되는 다중 AI 에이전트 워크플로를 통해 기존 비전 AI와 로보틱스 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있다. 그리고 200만 명 이상의 개발자들이 엔비디아 기술을 활용해 로보틱스 워크플로를 가속화하고 있다.

엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.

유니버설 로봇이 미국 디트로이트에서 열린 자동화 산업 박람회 ‘오토메이트 2025(AUTOMATE 2025)’에서 새로운 협동로봇 ‘UR15’를 발표했다. 향상된 모션 성능과 최대 5m/s의 TCP 속도를 제공하는 UR15는 역대 가장 빠른 유니버설 로봇의 협동로봇으로, 다양한 애플리케이션과 산업 분야에서 사이클 시간을 단축하고 생산성을 높이며 비용을 절감할 수 있도록 지원한다. 유니버설 로봇은 “‘픽 앤 플레이스 애플리케이션’의 경우 다른 협동로봇 모델에 비해 사이클 시간이 최대 30% 개선됐다. 동시에 유니버설 로봇의 협동로봇 고유한 특징인 경량 설계와 작은 설치 공간을 유지해, 좁은 작업 공간에 통합할 수 있는 높은 유연성을 제공한다”고 설명했다.     유니버설 로봇의 새로운 모션 제어 기술인 옵티무브(OptiMove)와 결합하면, 협동로봇의 성능은 더욱 향상되어 고속 및 고하중 애플리케이션에서도 궤적의 부드러움을 개선하고 일관되게 정확한 움직임이 가능하다. ‘UR15’는 유니버설 로봇의 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프 5(PolyScope 5)와 폴리스코프 X(PolyScope X) 모두에서 실행되며, 인공지능 기반으로 강화되어 높은 사용성을 제공한다. ‘UR15’는 AI 기반 애플리케이션 개발을 위한 유니버설 로봇의 툴킷인 UR AI 엑셀러레이터(UR AI Accelerator)와 함께 쉽게 사용할 수 있다. UR AI 액셀러레이터는 엔비디아와 협력하여 개발된 유니버설 로봇의 인공지능 설루션으로, 엔비디아 아이작 쿠다(NVIDIA Isaac CUDA) 가속 라이브러리 및 모델을 사용하여 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin) 시스템 온 모듈에서 실행된다.   ‘UR15’의 페이로드는 15kg이며, 팔레트화와 같이 손목을 아래로 향하게 하는 애플리케이션의 경우 17.5kg까지 늘릴 수 있다. ‘UR15’는 유연성, 효율성, 신뢰성이 중요한 여러 애플리케이션과 산업에서 각각 고유한 과제를 해결할 수 있도록 설계된 다목적 협동로봇이다. 유니버설 로봇은 ‘UR15’가 ▲협소한 공간에서도 유연성이 중요한 자동차 산업 ▲환경이 열악한 금속 및 기계 가공 분야 ▲정밀하고 컴팩트한 설계가 필요한 전자 및 기술 분야를 비롯한 여러 산업 분야에서 ‘UR15’가 효과적으로 쓰일 수 있다고 설명했다. ‘UR15’는 더 높은 페이로드, 고급 기능 및 까다로운 환경에 대한 인증이 필요한 사람들을 위해 설계된 UR의 새로운 고성능 시리즈인 UR20과 UR30에 합류한다. 유니버설 로봇은 ‘UR15’가 6월부터 배송이 시작될 예정이라고 전했다. 유니버설 로봇의 테로 톨로넨(Tero Tolonen) 최고 제품 책임자는 “지난 20년간 우리는 협업 자동화의 한계를 뛰어넘어 전 세계 기업이 더 쉽고, 더 안전하고, 더 강력하게 협업할 수 있도록 지원해 왔다”며, "‘UR15’는 오늘날 로봇 공학에서 가장 부드러운 성능으로 더 빠른 속도로 작동하도록 특별히 설계됐다. 앞으로 ‘UR15’를 통해 누구나, 언제나, 어디서나, 다양한 생산 환경에 완벽하게 적응할 수 있을 것이며, 이는 광범위한 유니버설 로봇 파트너 에코시스템에 더해 기존 애플리케이션을 강화하고 협업 자동화를 한 단계 끌어올릴 수 있는 새롭고 혁신적인 설루션을 개발할 수 있는 기회를 제공할 것”이라고 말했다.

테라다인 로보틱스와 자회사인 유니버설 로봇이 엔비디아 GTC 2025에서 AI 기반 로봇 설루션 제품군을 공개한다고 밝혔다. 이는 2024년에 발표한 UR AI 엑셀러레이터의 첫 공개 시연으로, 상업적으로 실행 가능한 애플리케이션을 포함한다.   엔비디아와 유니버설 로봇이 공동 개발한 UR AI 엑셀러레이터는 협동로봇에서 고급 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 지원하는 하드웨어 및 소프트웨어 툴킷으로, 개발자가 AI 제품 출시 기간을 단축할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 기술이다.   UR AI 엑셀러레이터는 협동로봇에 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 통합하여, 보다 지능적인 작업 수행을 돕는다. AI 엑셀러레이터의 AI 기반 물체 인식과 적응형 작업 수행을 통해 실시간으로 사물을 인식하고 최적의 작업 경로를 결정할 수 있으며, 사용자는 비정형 작업 환경에서도 유연하게 대응할 수 있는 자율 조정 기능을 사용할 수 있다. 고성능 GPU를 활용해 복잡한 데이터 분석을 빠르게 처리하여 정밀한 작업을 수행하는 것도 가능하다.     이번 GTC 2025에서 공개하는 UR AI 액셀러레이터는 테라다인 로보틱스의 자회사인 유니버설 로봇이 엔비디아와 협력하여 설계한 툴킷으로, 유니버설 로봇의 차세대 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프 X(PolyScope X)에 AI 엑셀러레이터를 제공함으로써 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다. UR AI 엑셀러레이터는 엔비디아 젯슨 AGX 오린 시스템 온 모듈에서 실행되는 엔비디아 아이작 가속 라이브러리와 AI 모델에 의해 구동된다. 테라다인 로보틱스의 제임스 데이비슨(James Davidson) 최고 AI 책임자는 “물리적 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 대응할 수 있는 능력을 갖추게 함으로써 지금까지는 범위를 벗어났던 복잡한 사용 사례에서 종종 요구되는 다목적성과 문제 해결 능력을 제공할 수 있다”면서, “AI로 강화된 로봇은 단순히 사전 프로그래밍된 명령을 실행하는 데 그치지 않고, 감각 입력을 기반으로 학습하고 적응하는 것은 물론 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추게 된다”고 말했다.   그는 이어 “로봇이 끊임없이 변화하는 레이아웃과 장애물이 있는 물류창고를 탐색하는 물류 작업을 하는 경우, 예측이 어려운 변화무쌍한 환경 속에서 로봇이 조립 작업을 지원하는 건설 현장에 우리의 AI 설루션이 도움이 될 것”이라면서, “UR AI 액셀러레이터는 협동로봇이 주변 환경을 더 잘 이해하고 최적의 경로를 계획하며, 이전에는 관리할 수 없었던 공간에서 안전하고 효율적으로 작업을 실행할 수 있도록 도와준다”고 덧붙였다.   테라다인 로보틱스 그룹의 우지왈 쿠마르(Ujjwal Kumar) 대표는 “새로운 물리적 AI 애플리케이션을 엔비디아 GTC 2025 참가자들에게 공유할 수 있게 되어 기쁘다. 우리의 UR AI 엑셀러레이터는 개발자에게 확장 가능한 플랫폼을 제공해 애플리케이션을 구축하는 것은 물론, 위험 요소를 제거하고 출시 시간을 단축할 수 있도록 지원한다”면서, “UR AI 액셀러레이터로 구동되는 새로운 파트너 애플리케이션은 유니버설 로봇이 이전에는 해결할 수 없었던 협동로봇 분야의 과제를 해결하면서 물리적 AI를 위한 선호 플랫폼이 되고 있음을 명확하게 보여준다”고 말했다.  디푸 탈라(Deepu Talla) 엔비디아 로보틱스 및 에지 컴퓨팅 사업 부사장은 “엔비디아의 아이작 로봇 플랫폼을 통한 생성형 AI 및 시뮬레이션의 발전으로 인해 로봇 공학 및 물리적 AI 배포가 가속화되고 있다”며 “테라다인 로보틱스와의 협력을 통해 그들의 광범위한 개발자 및 파트너 네트워크에 우리의 최신 기술과 이점을 제공할 수 있게 됐다”고 말했다.

엔비디아가 소형 생성형 AI 슈퍼컴퓨터 신제품인 ‘젯슨 오린 나노 슈퍼 개발자 키트(Jetson Orin Nano Super Developer Kit)’를 공개했다. 엔비디아는 소프트웨어 업그레이드를 통해 이전 모델에 비해 성능을 높이고 가격은 낮췄다고 밝혔다. 손바닥만한 크기의 새로운 엔비디아 젯슨 오린 나노 슈퍼 개발자 키트는 상업용 AI 개발자부터 취미로 AI를 다루는 사람, 학생에 이르기까지 다양한 사람들에게 생성형 AI 기능과 성능을 제공한다. 가격은 기존의 499달러에서 249달러로 인하됐다. 이 제품은 이전 모델에 비해 생성형 AI 추론 성능이 1.7배 향상됐고, 성능은 67 INT8 TOPS로 70% 증가했으며, 메모리 대역폭은 102GB/s로 50% 증가했다. 젯슨 오린 나노 슈퍼는 검색 증강 생성(RAG) 기반의 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇 생성, 시각적 AI 에이전트(AI agent) 구축, AI 기반 로봇 배포 등에 적합한 설루션을 제공한다. 젯슨 오린 나노 슈퍼는 생성형 AI, 로보틱스, 컴퓨터 비전 기술 개발에 관심이 있는 사람들에게 적합하다. AI 세계가 작업별 모델에서 파운데이션 모델로 이동함에 따라 아이디어를 현실로 전환할 수 있는 접근 가능한 플랫폼도 제공한다. 젯슨 오린 나노 슈퍼의 향상된 성능은 모든 인기 있는 생성형 AI 모델과 트랜스포머 기반 컴퓨터 비전을 위한 이점을 제공한다.     개발자 키트는 젯슨 오린 나노 8GB 시스템 온 모듈(SoM)과 레퍼런스 캐리어 보드로 구성돼 에지 AI 애플리케이션 프로토타입에 적합한 플랫폼을 제공한다. 이 SoM은 텐서 코어가 포함된 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 GPU와 6코어 Arm CPU를 갖추고 있어, 여러 개의 동시 AI 애플리케이션 파이프라인과 고성능 추론을 용이하게 한다. 또한, 최대 4개의 카메라를 지원할 수 있으며 이전 버전보다 더 높은 해상도와 프레임 속도를 제공한다. 젯슨은 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작(Isaac), 비전 AI를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan)을 비롯한 엔비디아 AI 소프트웨어를 실행한다. 합성 데이터 생성을 위한 엔비디아 옴니버스 리플리케이터(Omniverse Replicator)와 NGC 카탈로그에서 사전 훈련된 AI 모델을 미세 조정하기 위한 엔비디아 타오 툴킷(TAO Toolkit)을 사용하면 개발 시간을 단축할 수 있다. 한편, 엔비디아는 새로운 젯슨 오린 나노 슈퍼에 제공되는 소프트웨어 업데이트가 이미 젯슨 오린 나노 개발자 키트를 보유하고 있는 사용자의 생성형 AI 성능도 향상시킨다고 밝혔다. 1.7배의 생성형 AI 성능을 향상시키는 소프트웨어 업데이트는 젯슨 오린 NX와 오린 나노 시리즈 시스템 모듈에서도 사용할 수 있다. 기존 젯슨 오린 나노 개발자 키트 소유자는 지금 바로 젯팩 SDK(JetPack SDK)를 업그레이드해 향상된 성능을 활용할 수 있다. 엔비디아는 “젯슨 생태계 파트너는 추가적인 AI와 시스템 소프트웨어, 개발자 도구, 맞춤형 소프트웨어 개발을 제공한다. 또한, 카메라와 기타 센서, 캐리어 보드, 제품 설루션을 위한 설계 서비스도 지원 가능하다”고 덧붙였다.

엔비디아가 '슈퍼컴퓨팅 2024(SC24) 콘퍼런스에서 폭스콘이 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 통해 생산성을 확대하고 있다고 밝혔다. 세계 최대 전자제품 제조업체 중 하나인 폭스콘은 현재 본격적인 생산에 돌입한 블랙웰(Blackwell)의 수요를 충족하기 위해 엔비디아 옴니버스를 사용하고 있다. 엔비디아 옴니버스는 산업용 AI 시뮬레이션 애플리케이션 개발을 위한 플랫폼으로, 현재 미국, 멕시코, 대만의 생산 설비를 온라인으로 전환하는 데에 도움을 주고 있다. 폭스콘은 생산 설비와 장비 레이아웃을 가상으로 통합하는 데에 엔비디아 옴니버스를 사용하고, 자율 로봇 테스트와 시뮬레이션에는 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을, 비전 AI를 위해서는 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis)를 활용하고 있다. 옴니버스는 산업 개발자가 실제 환경에서 비용이 많이 드는 변경 사항을 배포하기 전에 디지털 트윈에서 테스트와 최적화를 거쳐 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는다. 폭스콘은 멕시코 공장에서만 큰 폭의 비용 절감과 연간 30% 이상의 전략 사용량 감소를 기대하고 있다.     폭스콘의 공장 기획자들은 수요에 대응하기 위해 옴니버스와 엔비디아 AI를 사용해 물리 AI 기반 로봇 공장을 구축하고 있다. 옴니버스를 통해 디지털 트윈을 구축한 폭스콘은 지멘스의 팀센터 X(Teamcenter X)와 오토데스크 레빗(Revit)과 같은 주요 산업 애플리케이션의 생산 설비와 장비 정보를 가상으로 통합할 수 있도록 했다. 평면도 레이아웃은 디지털 트윈에서 먼저 최적화된다. 그리고 기획자는 메트로폴리스 시각 AI 에이전트를 통해 운영을 간소화하는 방법을 측정하고 식별하는데 도움이 되는 최적의 카메라 위치를 찾을 수 있다. 건설 과정에서 폭스콘 팀은 옴니버스 디지털 트윈을 데이터 소스로 사용해 장비의 정확한 레이아웃과 배치를 전달하고 검증한다. 옴니버스의 가상 통합은 실제 운영에서 비용이 많이 드는 변경 사항을 줄임으로써 공장 기획자에게 수백만 달러를 절약할 수 있는 상당한 이점을 제공한다는 것이 엔비디아의 설명이다. 공장의 디지털 트윈이 구축되면, 공장은 산업용 매니퓰레이터와 자율 주행 로봇을 비롯한 폭스콘의 자율 로봇을 위한 가상 훈련장이 된다. 폭스콘의 로봇 개발자는 실제 로봇에 배포하기 전에 엔비디아 아이작 심에서 AI 로봇 모델의 시뮬레이션과 테스트, 검증을 진행한다. 폭스콘은 옴니버스를 사용해 로봇 AI를 시뮬레이션한 후, 엔비디아 젯슨(Jetson) 기반 자율 주행 로봇에 배포할 수 있다. 그리고, 조립 라인에서는 아이작 매니퓰레이터(Manipulator) 라이브러리와 AI 모델을 사용해 자동 광학 검사, 물체 식별, 결함 감지, 경로 계획을 시뮬레이션할 수 있다. 또한, 생산설비 기획자는 옴니버스를 통해 실제 환경에 설치하기 전에 인텔리전트 카메라 배치를 테스트하고 최적화할 수 있다. 이를 통해 공장 현장을 파악하며 작업자의 안전을 지원하고 시각적 AI 에이전트 프레임워크의 기반을 마련한다. 폭스콘은 엔비디아 옴니버스와 AI를 사용해 전 세계에 걸쳐 정밀 생산 라인을 복제할 계획이다. 이를 통해 폭스콘은 통합 표준을 충족하는 고품질 생산설비를 신속하게 배포해 시장에서의 경쟁 우위와 적응력을 향상시킬 것으로 기대한다. 폭스콘의 신속한 복제 능력은 생산 전략을 신속하게 조정하고 리소스를 재할당해 변화하는 수요에 맞춰 연속성과 안정성을 제공한다. 이를 통해 전 세계적인 생산시설 구축을 가속화하고 공급망 중단에 대한 탄력성을 강화할 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다. 폭스콘의 멕시코 공장은 2025년 초에, 대만 공장은 12월에 생산을 시작할 예정이다.

엔비디아가 고급 훈련, 시뮬레이션, 추론 등 세 가지 컴퓨터 시스템을 통해 차세대 AI 기술로 불리는 ‘물리적 AI’ 구축을 지원하며, 이를 통해 로보틱스 생태계 강화에 나선다고 밝혔다. 챗GPT(ChatGPT)로 시작된 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 소프트웨어 개발, 지식 근로자를 위한 비즈니스 운영 등 디지털 업무를 혁신하는 데에 도움을 주고 있다. 그러나 휴머노이드, 공장, 기타 산업 시스템 내 장치 등에서 인공지능을 구현하는 물리적 AI는 아직 획기적인 전환점을 경험하지 못했으며 교통, 모빌리티, 제조, 물류, 로보틱스와 같은 산업이 제약을 받아왔다는 것이 엔비디아의 시각이다. 엔비디아는 고급 훈련, 시뮬레이션, 추론을 결합한 3가지 컴퓨터 시스템을 통해 이러한 상황에 변화를 가져올 수 있을 것으로 보고 있다.  대규모 언어 모델(LLM)은 문자나 단어와 같은 모드에서 다음 토큰을 예측할 수 있는 1차원적인 모델이다. 이미지와 비디오 생성 모델은 다음 픽셀을 예측할 수 있는 2차원 모델이다. 하지만 이러한 모델들은 3차원 세계를 이해하거나 해석할 수 없다.  엔비디아는 물리적 AI 모델이 생성형 AI를 통해 물리적 세계를 인식하고, 이해하고, 상호 작용하고, 탐색할 수 있다고 밝혔다. 가속 컴퓨팅을 기반으로 한 멀티모달 물리적 AI의 혁신과 대규모 물리 기반 시뮬레이션을 통해 로봇을 활용한 물리적 AI의 가치를 실현할 수 있게 됐다는 것이다. 로봇은 지각, 추론, 계획, 행동, 학습을 할 수 있는 시스템으로, 자율 주행 로봇(AMR), 조작기 팔 또는 휴머노이드 외에도 다양한 유형의 로봇이 존재한다. 가까운 미래에는 수술실부터 데이터 센터, 창고, 공장, 교통 관제 시스템이나 스마트 시티에 이르기까지 움직이는 모든 것, 또는 움직이는 사물을 모니터링하는 모든 것이 자율 로봇 시스템이 될 것으로 보이는데, 이러한 시스템은 주변 환경을 감지하고 이에 대응할 수 있는 능력을 갖추게 된다.     엔비디아는 특히 인간을 위해 설계된 환경에서 효율적으로 작동할 수 있는 휴머노이드 로봇에 주목하고 있다. 휴머노이드 로봇을 개발하려면 물리적 AI와 로봇 훈련, 시뮬레이션, 런타임을 처리하는 세 가지의 가속화된 컴퓨터 시스템이 필요하다. 엔비디아는 개발자가 물리적 AI를 제작할 수 있도록 3가지 컴퓨터 시스템과 가속화된 개발 플랫폼을 구축했다고 전했다. 먼저, 개발자는 엔비디아 DGX 플랫폼에서 엔비디아 네모(NeMo)를 사용해 파운데이션 모델과 생성형 AI 모델을 훈련하고 미세 조정할 수 있다. 또한 자연어를 이해하고 인간의 행동을 관찰해 움직임을 모방할 수 있는 휴머노이드 로봇을 위한 범용 파운데이션 모델을 개발하는 이니셔티브인 엔비디아 프로젝트 GR00T(Project GR00T)를 활용할 수도 있다. 둘째, 엔비디아 OVX 서버에서 실행되는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)는 물리적 AI를 테스트하고 최적화하기 위한 개발 플랫폼과 시뮬레이션 환경을 제공한다. 이는 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)과 같은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스와 프레임워크를 통해 활용된다. 개발자들은 아이작 심을 사용해 로봇 모델을 시뮬레이션하고 검증하거나, 물리 기반 합성 데이터를 대량 생성해 로봇 모델 훈련을 진행할 수 있다. 또한 연구원과 개발자는 로봇 강화 학습과 모방 학습을 지원하는 오픈 소스 로봇 학습 프레임워크인 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)을 사용해 로봇 정책 훈련과 개선을 가속화할 수 있다. 마지막으로 훈련된 AI 모델이 실행 컴퓨터에 배포된다. 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor) 로봇 컴퓨터는 콤팩트한 온보드 컴퓨팅 요구 사항을 위해 특별히 설계됐다. 제어 정책, 비전, 언어 모델로 구성된 모델 집합이 로봇 두뇌를 구성하고, 에너지 효율적인 온보드 엣지 컴퓨팅 시스템에 배포된다. 로봇 제조업체와 파운데이션 모델 개발자는 워크플로우와 도전 과제에 따라 필요한 만큼의 가속 컴퓨팅 플랫폼과 시스템을 사용할 수 있다.

엔비디아가 로봇 콘퍼런스인 로스콘(ROSCon)에서 로봇 운영체제(ROS) 개발자를 위한 생성형 AI 설루션을 발표했다. 이번 로스콘은 덴마크 오덴세에서 10월 21일부터 사흘 간 진행됐으며, 엔비디아는 로봇 생태계 파트너들과 함께 ROS 개발자를 위한 생성형 AI 툴, 시뮬레이션, 인식 워크플로를 공개했다. 여기에는 에지 AI와 로보틱스용 엔비디아 젯슨(Jetson) 플랫폼에 배포하는 ROS 개발자를 위한 새로운 생성형 AI 노드와 워크플로가 포함됐다. 생성형 AI를 통해 로봇은 주변 환경을 인식하고 이해하며, 인간과 자연스럽게 소통하고, 자율적으로 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있다. ROS 2를 기반으로 구축된 리맴버(ReMEmbR)는 생성형 AI를 사용해 로봇의 추론과 행동을 향상시킨다. 이는 대규모 언어 모델(LLM), 비전 언어 모델(VLM), 검색 증강 생성(RAG)을 결합한다. 이를 통해 로봇이 장기적인 의미 기억을 구축하고 쿼리하며 환경을 탐색하고 상호 작용하는 능력을 향상시킨다. 음성 인식 기능은 위스퍼TRT(WhisperTRT) ROS 2 노드에 의해 구동된다. 이 노드는 엔비디아 텐서RT(TensorRT)를 사용해 오픈AI(OpenAI)의 위스퍼(Whisper) 모델을 최적화해 엔비디아 젯슨에서 지연 시간이 짧은 추론을 가능하게 함으로써 인간과 로봇의 즉각적인 상호 작용을 가능하게 한다. 음성 제어 기능을 갖춘 ROS 2 로봇 프로젝트는 엔비디아 리바(Riva) ASR-TTS 서비스를 사용해 로봇이 음성 명령을 이해하고 이에 응답할 수 있도록 한다. 나사 제트추진연구소(The NASA Jet Propulsion Laboratory)는 ROS용 AI 기반 에이전트인 로사(ROSA)를 독자적으로 선보였다. 이는 네뷸라-SPOT(Nebula-SPOT) 로봇과 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)의 엔비디아 노바 카터(Nova Carter) 로봇에서 작동했다.     개발자는 이제 로봇 기능을 향상하기 위해 엔비디아 젯슨에 최적화된 LLM과 VLM을 제공하는 생성형 AI용 ROS 2 노드를 사용할 수 있다. 시뮬레이션은 배포 전에 AI 지원 로봇을 안전하게 테스트하고 검증하기 위해 중요한 작업이다. 오픈USD(OpenUSD)를 기반으로 구축된 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)은 ROS 개발자에게 로봇을 ROS 패키지에 쉽게 연결해 테스트할 수 있는 가상 환경을 제공한다.  오픈 소스 ROS 2 소프트웨어 프레임워크를 기반으로 구축된 엔비디아 아이작 ROS는 로보틱스 개발을 위한 가속 컴퓨팅 패키지와 AI 모델의 모음이다. 곧 출시될 3.2 버전은 로봇의 인식, 조작, 환경 매핑을 향상시킨다. 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)의 주요 개선 사항에는 파운데이션포즈(FoundationPose)와 cu모션(cuMotion)을 통합하는 새로운 레퍼런스 워크플로가 포함된다. 이는 로보틱스에서 픽앤플레이스(pick-and-place)와 객체 추적 파이프라인의 개발을 가속화한다. 아울러 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor)도 개선됐다. 이는 새로운 시각적 SLAM 레퍼런스 워크플로, 향상된 다중 카메라 감지, 3D 재구성을 특징으로 자율 주행 로봇(autonomous mobile robot, AMR)의 환경 인식과 창고와 같은 동적인 환경에서의 성능을 개선한다.

유니버설 로봇이 AI 기반 협동로봇 애플리케이션 개발 활성화를 앞당길 하드웨어 및 소프트웨어 툴킷 ‘UR AI 액셀러레이터’를 발표했다. 유니버설 로봇의 첫 번째 AI 솔루션인 UR AI 액셀러레이터는 상업 및 연구용으로 설계되어 개발자들에게 협동로봇 애플리케이션 구축, 연구 가속화, AI 제품 출시 시간 단축을 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공한다. UR AI 액셀러레이터는 엔비디아 젯슨 오린(NVIDIA Jetson Orin) 시스템 온 모듈에서 실행되는 엔비디아 아이작 가속 라이브러리 및 AI 모델을 기반으로 하며, 고품질의 오벡 제미니 335Lg 3D(Orbbec Gemini 335Lg 3D) 카메라가 포함되어 있다. 엔비디아 가속 라이브러리와 로봇 팔을 위한 AI 파운데이션 모델 모음인 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)는 개발자가 로봇 솔루션에 가속화된 성능과 최첨단 AI 기술을 도입할 수 있는 기능을 제공한다. 아이작 매니퓰레이터를 사용하면 협동로봇 팔이 물체를 보고, 잡고, 이동하는 방법을 학습할 수 있다.     유니버설 로봇은 이번 AI 툴킷 공개와 함께 차세대 소프트웨어 플랫폼인 ‘폴리스코프 X(PolyScope X)‘에 AI 내재화를 가속화할 예정이다. 폴리스코프 X는 유연성과 확장성을 높여 산업 전반의 협동로봇 자동화 애플리케이션에 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 유니버설 로봇의 e 시리즈 코봇과 차세대 코봇인 UR20 및 UR30 사용자는 하드웨어 업그레이드 후 폴리스코프 X 플랫폼 사용이 가능하다.  UR AI 액셀러레이터는 내장된 데모 프로그램을 통해 UR의 플랫폼을 활용하며 포즈 추정, 추적, 물체 감지, 경로 계획, 이미지 분류, 품질 검사, 상태 감지 등의 기능을 구현한다. 폴리스코프 X를 통해 지원되는 UR AI 액셀러레이터는 개발자가 원하는 툴셋, 프로그래밍 언어, 라이브러리를 자유롭게 선택할 수 있으며 자신만의 프로그램을 만들 수 있는 유연성도 제공한다. 유니버설 로봇의 킴 포블슨(Kim Povlsen) CEO는 “UR AI 액셀러레이터를 통해 파트너가 새롭고 혁신적인 AI 솔루션을 개발 및 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공할 것”이라면서, “우리는 이미 AI 코봇 애플리케이션을 시장에 출시하는 선도적인 플랫폼이며, 이제 그 경계를 더욱 넓히고 있다“고 강조했다. 테라다인 로보틱스의 제임스 데이비슨(James Davidson) 최고 AI 책임자는 “이번에 출시된 유니버설 로봇 AI 액셀러레이터는 AI가 실제로 변화를 가져올 수 있는 분야를 위해 구축되었으며, UR 플랫폼에서 솔루션을 구축하는 경우 배포 시간을 단축하는 동시에 AI 기반 솔루션 개발의 위험을 줄여준다”면서, “물리적 AI를 완전히 새로운 차원으로 끌어올린다는 목표를 가진 AI 액셀러레이터는 UR의 파이프라인에 있는 일련의 AI 기반 제품 및 기능 중 가장 먼저 출시되는 제품으로, 로봇 공학에 대한 접근성을 그 어느 때보다 높이는 데에 초점을 맞추고 있다”고 말했다.

자율이동로봇 제조업체인 미르(MiR)가 국내 첫 기자간담회를 진행하면서, 자사의 최신 자율이동로봇(AMR) 포트폴리오 및 이 분야의 최근 동향과 비전을 소개했다. 미르는 AMR이 노동력 부족 등 제조산업의 이슈에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 보고 자동화와 통합 관리, 인공지능(AI), 5G 등 기술을 결합한 AMR 솔루션을 내놓는다는 전략을 선보이고 있다. ■ 정수진 편집장   생산 현장에 적용 가능한 자율이동로봇 자율이동로봇(AMR : Autonomous Mobile Robot)은 생산 현장의 내부 물류 관리를 자동화하고, 자재 관리를 최적화하는 데에 쓰이는 운송 로봇으로, 이름처럼 스스로 움직이고 작업을 할 수 있도록 한 것이 특징이다. 미르는 AMR이 팔레트나 박스 운반. 자재 카트 운반, 컨베이어 벨트 등의 워크플로를 개선할 수 있으며, AMR와 비슷하지만 경로가 고정되어 유연성이 낮은 AGV(Automated Guided Vehicle)를 대체할 수도 있다는 점을 내세운다. 미르는 소형 부품의 운송부터 무거운 하중의 이송까지 250~1350kg의 탑재량을 갖춘 AMR 제품군을 공급하는 기업으로, 창고나 생산라인 등에서 기업의 내부 워크플로를 혁신할 수 있는 AMR 개발에 주력하고 있다. 현재 반도체 테스트 장비 기업인 테라다인(Teradyne)의 자회사인데, 테라다인은 미르뿐 아니라 협동로봇 개발사 유니버설 로봇(Universal Robots), 고하중 AMR 개발사 오토가이드(AutoGuide), 모션 제어 소프트웨어 개발사 에너지드(Energid) 등을 인수하면서 산업용 로봇 산업을 강화하고 있다. 미르의 포이 퉁 탕(Poi Toong Tang) 아시아 태평양 세일즈 부사장은 “미르는 중소형 화물 운반용 AMR과 무거운 화물 및 팔레트 운반을 위한 AMR을 개발하고 있다. 또한 AMR의 상단에 결합해 다양한 고객 요구에 대응할 수 있는 모듈과 액세서리, 로봇의 작동에 필요한 충전/합동 운영 관리/상태 모니터링 등 소프트웨어도 제공한다”고 소개했다.   ▲ AI 기능을 탑재한 미르 1200 팔레트 잭   AI, 협동로봇, 플릿 운용 등 기술 강화 미르는 최근 출시한 ‘미르 1200 팔레트 잭(MiR 1200 Pallet Jack)’ 및 유니버설 로봇과 함께 개발한 ‘모바일 코봇(Mobile Cobot)’ 등의 신제품을 비중 있게 소개했다. 미르 1200 팔레트 잭은 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin)을 탑재해, AI 기반으로 팔레트를 자동 인식할 수 있는 것이 특징이다. 컨베이어 벨트에서 팔레트를 바로 들어올릴 수 있으며, 관리 소프트웨어를 통해 다른 로봇과 협업이 수월하다. 미르의 케빈 뒤마(Kevin Dumas) 제품 담당 부사장은 “AMR이 물체를 감지해 회피하는 것뿐 아니라 팔레트와 상호작용하는 데에도 AI를 적용해 가치를 높일 수 있다고 본다”면서, “향후 미르의 다른 제품에도 AI를 적용할 수 있을 것”이라고 전했다. 모바일 코봇은 미르의 AMR과 유니버설 로봇의 협동로봇(코봇)을 결합한 형태로, 다관절 로봇팔의 협업 기능과 AMR의 이동성을 결합했다. 한편, 미르는 대규모 AMR의 운용과 관리를 위한 소프트웨어 투자도 강화하고 있다. 2024년 말에 출시 예정인 ‘미르 플릿 엔터프라이즈(MiR Fleet Enterprise)’ 버전은 기존 관리 소프트웨어인 미르 플릿을 수백 대의 로봇을 운용할 수 있도록 확장한 제품이 될 전망이다. 뒤마 부사장은 “미르 플릿 엔터프라이즈는 다양한 인터페이스를 제공하면서, 사이버 보안에 대한 요구에도 대응하는 제품”이라고 설명했다.   ▲ AMR와 협동로봇을 결합한 모바일 코봇   AMR 시장 확대에 대응해 성장 폭 늘릴 계획 미르는 AMR 시장이 성숙되고 있으며, 무중단 작업에 로봇을 활용하려는 요구가 높아진다고 보고 있다. 이에 대응해 AMR의 신뢰성, 편의성, 유연성을 높이고 이를 통해 미션 크리티컬한 작업에 AMR을 적용할 수 있도록 지원한다는 전략을 밝혔다. 뒤마 부사장은 “5G 통신은 산업용으로는 아직 초기 단계지만 향후 시장의 판도를 바꿀 수 있늘 것으로 보고 있다. 이에 따라 어댑터로 5G에 대응할 수 있는 기술을 제공할 것”이라고 소개했다. 또한, 인공지능에 대해서는 로보틱스 전반의 성능을 높일 수 있는 중요한 요소로 보고 “클라우드에 연결된 로봇의 작동/환경 데이터를 수집하고, 이 데이터를 AI와 접목해 로봇의 최적 움직임과 예측 정비 등을 구현하는 기술 연구를 진행 중”이라고 전했다. 미르의 국내 비즈니스를 총괄하는 이주연 이사는 “전 세계뿐 아니라 우리나라에서도 노동력 부족에 대한 이슈는 커지고 있으며, 이는 코로나19 팬데믹 이후 더욱 가속화되고 있다. 노동 인구가 고령화되고 젊은 인력이 부족해지면서 생산 경쟁력을 위해 자동화를 고민하는 기업이 늘고 있는데, AMR은 이를 위한 좋은 대안이 될 것”이라고 설명했다. 미르는 글로벌 비즈니스에서 한국 시장의 비중이 높다면서 자동차, 전자 등 산업을 중심으로 다수의 고객을 확보하면서 두 자리 수의 성장을 거두고 있다고 소개했다. 이주연 이사는 “우리나라는 자동화 및 로봇의 사용률이 높은 시장으로 미르의 최우선 시장 중 하나”라면서, “유니버설 로봇과 미르의 제품을 함께 공급하는 대리점이 많아서 고객의 요구에 효과적으로 대응할 수 있다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.