엔비디아는 GTC 기조연설 젠슨 황 CEO가 디지털트윈을 사용, 실시간 AI를 산업 현장에 도입할 때의 시간과 비용을 줄일 수 있다는 것을 시연했다고 22일 밝혔다.
실시간 AI를 도입한 후 디지털트윈을 시뮬레이션, 부피가 큰 제품이나 고가의 장비, 협동 로봇 환경, 복잡한 물류 시설을 다루는 산업 등에서 자동화 기술의 효율을 검증했다는 설명이다.
또 엔비디아의▲옴니버스 ▲메트로폴리스 ▲아이작 ▲큐옵(cuOpt) 플랫폼이 서로 상호작용하는 'AI 훈련장(gym)'에서 산업 현장에서 발생할 수 있는 상황에 대해 AI 에이전트를 훈련할 수 있다고 전했다.
다수의 자율주행로봇(AMR)과 비전 AI 에이전트, 센서 뿐만 아니라, 수십의 디지털 작업자들이 협업하는 환경을 디지털트윈으로 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 대량의 실시간 또는 수집된 영상과 이미지를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있다.
젠슨 황 CEO는 "이 차세대 비전 AI 에이전트가 자연어를 사용하는 영상에서 요약과 검색, 그리고 실행가능한 인사이트를 추출함으로써 거의 모든 산업에 도움이 될 수 있다"라고 전했다.
엔비디아의 자율주행로봇 '아이작 퍼셉터'는 6개의 센서로 시각정보를 처리하며, 비전 AI용 '메트로폴리스' 플랫폼은 단일 중앙집중식 지도 생성과 천장에 달린 100개의 시뮬레이션 카메라 스트림과 멀티 카메라 추적을 융합했다. 이런 중앙집중식 점유지도는 자율주행 로봇에 '큐옵' 엔진이 계산한 최적 경로를 알려준다.
AI 에이전트는 공장에서 다수의 로봇을 관리하거나 공급망 유통 센터에서 인간과 로봇의 협업을 위해 간소화된 구성을 파악하는 등 대규모 산업 환경을 지원한다. AI 에이전트와 자율주행로봇은 소프트웨어 인 더 루프(SIL) AI 테스트를 통해 예측하기 힘든 실제 환경에 적응할 수 있다고 전했다.
개발자는 비전 인사이트 에이전트 프레임워크를 통해 엣지와 클라우드 비전에 배포된 언어 모델을 사용, 대량의 실시간 혹은 보관된 영상과 이미지를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있다.
엔비디아는 "이 차세대 비전 AI 에이전트는 로봇이 보는 실제 상황에서 요약·검색·실행가능한 인사이트를 생성이 가능하고, 지속적인 시뮬레이션 기반 훈련을 통해 기능을 향상할 수 있다"라고 강조했다.
실제 전문가들은 AI 에이전트를 산업 현장에 도입했을 때 비용 절감에 큰 영향을 미칠 것으로 내다 보고 있다. 황 CEO의 시연도 이를 강조한 것이다.
박수빈 기자 sbin08@aitimes.com
