엔비디아, 로봇 학습 모델 'GR00T 2' 공개…시뮬레이션 툴도 업그레이드

엔비디아가 로봇 학습을 위한 새로운 세계 행동 모델 'GR00T 2'와 오픈소스 로봇 학습 프레임워크 'Isaac Lab 3.0'을 공개했다.

9일(현지시간) 미국 로봇 전문매체 더 로봇 리포트에 따르면 엔비디아는 미국 텍사스주 오스틴에서 열린 로봇 학습 콘퍼런스(CoRL)에서 이 같은 내용을 발표했다.

GR00T 2는 다양한 로봇과 인간 데이터로 학습됐으며 10만 시간 분량의 엔비디아 오픈소스 자기중심적 데이터를 포함한다. 로봇이 손재주 있는 조작 기술을 배울 수 있도록 설계됐다.

주요 기능으로는 작업별 시연 없이 50개 평가 작업 중 40개를 한 번 이상 완료하는 기본 성능, 인간 시연을 통한 기술 습득 및 로봇 간 기술 전이, 작업당 시연 1회로 50개 작업 평균 71% 성공률(5회 시연 시 95%)을 달성하는 소량 데이터 일반화, API를 통한 에이전트 제어 등이 있다.

엔비디아는 GR00T 2가 RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo, MolmoSpaces 벤치마크에서 비전-언어-행동(VLA) 및 세계 행동 모델 부문 상위 3위 안에 들었다고 밝혔다.

Isaac Lab 3.0은 연구자들이 에이전트를 사용해 시뮬레이션 준비 자산으로 훈련 환경을 빠르게 설정하고, 엔비디아 PhysX와 Newton 물리 솔버 간 전환, 지각 기반 훈련용 렌더러 선택, GR00T와 같은 기반 모델에 새로운 강화 사후 훈련 라이브러리를 적용할 수 있게 한다.

엔비디아는 Newton과의 긴밀한 통합으로 Isaac Lab이 케이블이나 천과 같은 변형 가능한 물체와 복잡한 관절 시스템을 모델링할 수 있게 됐다고 설명했다. Isaac Lab 3.0과 Newton을 함께 사용하면 시뮬레이션 훈련 처리량이 Isaac Lab 2.3과 PhysX 대비 최대 2.5배 향상된다고 전했다.

엔비디아는 또한 확장 가능한 정책 평가를 위한 오픈소스 프레임워크 'Isaac Lab-Arena'의 개발자 프리뷰 버전 0.4를 공개했다. 로봇 손재주와 적응성을 측정하기 위한 새로운 개방형 벤치마크 'DexBench'와 'VABAR'도 선보였다.

DexBench는 RLWRLD와 엔비디아가 공동 개발했으며 소매, 물류, 제조, 숙박 등 4개 현장에서 15개 작업을 포함한다. VABAR는 UC버클리와 엔비디아가 개발했으며 6가지 산업 작업에서 로봇을 평가한다.

여러 로봇 개발사가 이미 엔비디아의 최신 기술을 활용하고 있다. Skild AI는 Newton 기반의 새로운 강체 물리 솔버 'STEEL'을 발표했고, Flexion은 Isaac Lab과 Newton을 사용해 로봇 지능 모델 'Reflect'를 훈련한다고 밝혔다.

FieldAI는 Newton과 Isaac Lab, Isaac Sim을 사용해 비정형 환경에서 로봇 정책을 훈련 및 검증한다. Dyna Robotics는 Isaac Lab의 병렬 시뮬레이션을 활용해 반휴머노이드 로봇 'Taku'의 전신 제어기를 훈련한다고 전했다.

Walden Robotics는 Isaac Sim의 사실적인 렌더링을 사용해 제조 및 물류용 범용 로봇을 가상 환경에서 훈련하고 평가한다. Dexmate는 코딩 에이전트가 Isaac Sim에서 조작 전략을 연습하고 다듬은 후 자사 로봇 'Vega'에 실행하는 방식을 탐구 중이다.

워싱턴대와 엔비디아가 개발한 'AlphaNIST'는 Isaac Lab에서 구축됐으며 NIST 조립 작업 보드의 20개 작업을 단일 정책으로 학습한다. 밀리미터 단위 부품을 예/아니오 성공 신호만으로 조작하며 훈련 성공률 98% 이상을 달성했다. 이는 작업별 개별 정책의 81%보다 높고 GPU 시간은 약 39배 적게 사용한다.

한편 엔비디아는 이번 주 젠슨 황 최고경영자(CEO)에 대한 이사회 차원의 조사에 착수했다고 밝혔다. 황 CEO가 미국 정보기관이 중국 스파이로 판단한 사업 임원과 친밀한 관계를 가졌다고 이사회에 인정한 데 따른 것이다.

이사회는 성명에서 "국가 안보나 엔비디아 기밀이 손상됐다고 믿을 이유가 없다"고 말했다.