NVIDIA는 최신 Isaac GR00T N1.6 모델과 시뮬레이션 기반 Sim-to-Real 학습 워크플로우를 통해 휴머노이드 로봇이 실제 환경에서 인지·이동·조작을 통합 수행할 수 있는 기술을 발표했다.

GR00T N1.6은 멀티모달 시각-언어-행동(VLA) 정책과 월드 모델을 통합해 자연어 명령을 실제 행동으로 변환하는 통합 AI 로봇 제어를 지원한다.

강화된 시각 인지 및 적응형 모션 모델을 통해 장면 이해와 매끄러운 움직임이 가능해졌다.

Sim-to-Real 워크플로우는 NVIDIA Isaac Lab의 전신 강화학습(RL)과 COMPASS가 생성한 합성 데이터를 활용해 로봇을 가상 환경에서 학습시키고, 이를 물리 플랫폼에 제로샷으로 전이한다.

이 접근은 최소한의 추가 튜닝으로 다양한 로봇 형태에서도 견고한 성능을 발휘한다.

또한 GR00T N1.6은 대규모 합성 내비게이션 데이터로 파인튜닝된 네비게이션 정책을 통합해 장애물 회피와 경로 추적 능력을 강화한다.

정확한 위치 추정을 위해 CUDA-가속 시각 매핑 및 SLAM 기술이 온보드 카메라와 결합되어 실제 환경에서도 높은 위치 정밀도를 유지한다.

NVIDIA는 이 기술을 통해 로봇이 복잡하고 동적인 실제 작업을 수행할 수 있는 물리적 AI 시스템 개발을 촉진할 예정이다.

이번 발표는 로보틱스 기술의 산업적 적용 가능성을 확장하고, 연구부터 현장 적용까지의 기술 격차를 좁히는 중요한 진전으로 평가된다.

NVIDIA는 앞으로도 Isaac 플랫폼과 AI 모델을 통해 휴머노이드 로봇 개발 커뮤니티를 지원할 계획이다.
NVIDIA의 최신 Isaac GR00T N1.6 모델과 휴머노이드 로봇에 대한 자세한 내용은 블로그에서 확인하세요.

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