엔비디아, 로보틱스를 위한 오픈소스 뉴턴 물리 엔진 출시
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)
NVIDIA는 오늘 로보틱스 개발에서 중요한 ’시뮬레이션-현실 간 격차(sim-to-real gap)’를 해소하기 위해 설계된 오픈 소스 물리 엔진인 Newton의 베타 출시를 발표했습니다. 이번 발표는 대한민국 서울에서 열린 로봇 학습 컨퍼런스(CoRL)에서 이루어졌으며, NVIDIA, Google DeepMind, Disney Research 간의 주요 협력을 통해 로봇 학습 및 배포 역량을 가속화하는 중요한 이정표를 의미합니다.
로봇 훈련을 위한 혁신적인 성능
현재 NVIDIA Isaac Lab에 통합되어 Linux 재단에서 관리하는 Newton은 로보틱스 시뮬레이션에서 전례 없는 성능 향상을 제공합니다. NVIDIA에 따르면, Newton 내의 MuJoCo Warp 솔버는 GeForce RTX 4090 하드웨어에서 기존 솔루션 대비 보행 작업에서 최대 152배, 조작 작업에서 313배 빠른 성능을 달성했다고 합니다. 최신 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 시리즈는 MuJoCo Warp에 추가로 44%의 속도 향상, 그리고 경쟁 프레임워크에 75%의 성능 향상을 더합니다.
“NVIDIA의 Omniverse 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장인 레브 레바레디언(Rev Lebaredian)은 ‘휴머노이드는 물리적 AI의 다음 프론티어로, 예측 불가능한 세계에서 사고하고, 적응하며, 안전하게 행동할 능력을 필요로 합니다’라고 말했습니다. ‘이 최신 업데이트들을 통해 개발자들은 이제 연구에서 일상으로 로봇을 가져오는 세 가지 컴퓨터를 얻게 되었습니다. Isaac GR00T가 로봇의 두뇌 역할을, Newton이 신체를 시뮬레이션하며 NVIDIA Omniverse가 훈련장이 됩니다.’”
NVIDIA Warp와 OpenUSD 프레임워크를 기반으로 구축된 Newton은 로봇이 변형 가능한 물체, 천, 모래나 자갈과 같은 입자 물질과 상호 작용할 수 있는 복잡한 다물리 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 엔진의 미분 가능한 물리 기능은 그래디언트 기반 최적화를 지원하여, 로봇이 시뮬레이션 데이터를 통해 보다 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다.
업계 도입은 광범위한 영향을 시사한다
선도적인 로봇 기업들은 이미 개발 워크플로우에 뉴턴(Newton)을 도입하기 시작했습니다. 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 뉴턴의 새로운 정교한 파지(grasping) 워크플로우를 활용하여 아틀라스(Atlas) 로봇의 조작 능력을 향상시켰습니다. 기타 주요 도입 기업으로는 애질리티 로보틱스(Agility Robotics), 피규어 AI(Figure AI), 헥사곤(Hexagon), 스킬드 AI(Skild AI), 솔로몬(Solomon), 테크맨 로봇(Techman Robot) 등이 있습니다.
학계 또한 이 기술을 적극적으로 수용하고 있습니다. 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich) 로봇 시스템 연구실은 뉴턴을 활용해 토공 응용 분야에서 다중물리 시뮬레이션을 수행하고 있으며, 뮌헨 공과대학교(Technical University of Munich)는 실제 로봇에서 검증된 정교한 조작 정책을 실행하는 데 사용하고 있습니다. 베이징대학교(Peking University)는 촉각 센서 솔버 타첼(Taccel)을 뉴턴과 통합하여 시각 기반 촉각 로보틱스의 발전을 도모하고 있습니다.
“뉴턴을 리눅스 재단(Linux Foundation)에 도입하는 것은 협업적 로봇 시뮬레이션을 확장하는 데 있어 중요한 진전입니다. 이는 개발을 가속화하고 비용을 줄이며 심-투-리얼(sim-to-real) 로봇의 미래에 한 걸음 더 다가가게 합니다.“라고 리눅스 재단의 전무 이사 짐 젬린(Jim Zemlin)은 말했습니다.
이 오픈소스 엔진은 로보틱스 분야의 근본적인 과제를 해결합니다. 즉, 가상 환경에서 학습된 기술이 실제 로봇에 성공적으로 이식될 수 있도록 하는 것입니다. 보다 정확한 물리 모델링과 GPU 가속 성능을 제공함으로써, 뉴턴은 개발자들이 실제 환경에서 재현하기엔 지나치게 비용이 많이 들거나, 드물거나, 위험한 시나리오에서 로봇을 훈련할 수 있게 해줍니다. 이는 궁극적으로 엔비디아(NVIDIA)가 일조 달러 규모의 ‘피지컬 AI(physical AI)’ 시장으로 진출하려는 전략을 지원합니다.