엔비디아, CoRL서 GR00T 2 로봇 모델·Isaac Lab 3.0 시뮬레이션 프레임워크 공개

엔비디아는 텍사스주 오스틴에서 열린 로봇 학습 컨퍼런스(CoRL)에서 로봇용 개방형 월드 액션 모델 GR00T 2를 공개했다. 오픈소스 로봇 학습 프레임워크의 새 버전인 Isaac Lab 3.0도 함께 선보였다.

회사는 로봇 데이터와 사람 데이터를 섞어 GR00T 2를 학습시켰다고 밝혔다. 여기에는 엔비디아가 자체 보유한 오픈소스 1인칭 시점 데이터 10만 시간이 포함됐다. 로봇이 정교한 손동작을 익히도록 돕기 위해서다. 엔비디아에 따르면 이 모델은 평가 대상 과제 50개 가운데 40개를 과제별 시연 없이 최소 한 번씩 완수했다. 과제당 시연 1회를 준 경우 50개 과제의 평균 성공률은 71%였고, 시연을 5회로 늘리면 95%로 올랐다.

엔비디아는 GR00T 2가 사람의 시연으로 학습할 수 있으며, 로봇 시연 없이도 서로 다른 로봇 몸체 사이에서 기술을 옮길 수 있다고 밝혔다. 회사에 따르면 AI 에이전트는 이 모델의 프로그래밍 인터페이스와 지원 도구를 활용해 기술을 순서대로 실행하고 오류에서 복구할 수 있다. 회사는 이 모델이 RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo, MolmoSpaces 벤치마크에서 비전-언어-액션 및 월드 액션 모델 부문 상위 3위 안에 든다고 주장했다.

Isaac Lab 3.0과 물리 시뮬레이션

Isaac Lab 3.0을 이용하면 연구자들은 에이전트를 활용해 시뮬레이션 준비가 된 자산으로 학습 환경을 구성할 수 있다. PhysX와 Newton 물리 솔버를 전환하고, 인식 기반 학습에 쓸 렌더러를 고를 수도 있다. 또 GR00T 같은 파운데이션 모델을 위한 강화학습 기반 사후 학습 라이브러리가 추가됐다고 엔비디아는 밝혔다.

오픈소스 물리 엔진 Newton과의 연동이 강화되면서, Isaac Lab으로 케이블이나 천 같은 변형 가능한 물체와 다관절 로봇 손 같은 관절형 시스템도 모델링할 수 있게 됐다. 비전 기반 정교한 조작 벤치마크에서 Newton을 적용한 Isaac Lab 3.0은 PhysX를 적용한 Isaac Lab 2.3 대비 학습 처리량이 최대 2.5배에 이르는 것으로 전해졌다.

새 벤치마크와 파트너 활용 사례

엔비디아는 수천 가지 변형에 걸쳐 정책을 병렬로 평가하는 오픈소스 프레임워크 Isaac Lab-Arena 0.4 버전의 개발자 프리뷰를 공개했다. 이를 기반으로 한 공개 벤치마크 두 종, DexBench와 VABAR는 산업 현장 과제에서 정교함과 적응 능력을 측정하는 것을 목표로 한다. RLWRLD가 엔비디아와 함께 개발한 DexBench는 소매, 물류, 제조, 숙박·외식 분야 4개 장면에 걸친 15개 과제로 구성된다. UC 버클리와 엔비디아가 만든 VABAR는 산업 과제 6개를 포함한다.

Skild AI는 Isaac Lab을 활용한 로봇 학습을 빠르게 하기 위해 Newton 기반 강체 물리 솔버 STEEL을 발표했다. Flexion은 Isaac Lab과 Newton이 자사 로봇 지능 모델 Reflect의 학습에 어떻게 기여하는지 선보였다. FieldAI는 Newton, Isaac Lab, Isaac Sim을 활용해 비정형 환경용 정책을 학습하고 검증하고 있다. 엔비디아에 따르면 Nexuni는 GR00T 2를 로봇 세탁 작업에 시험하고 있고, Foxconn은 서버 제조 자동화에 적용하고 있으며, Siemens는 산업용 도입 가능성을 평가하고 있다.

엔비디아는 또 한국에서 AI 스타트업을 위한 파트너십 포럼을 열었다고 밝혔다. 이 자리에서 Point2에 대한 투자를 발표했고, 모티프 테크놀로지스, RLWRLD, 업스테이지에 대한 추가 투자도 계획하고 있다고 전했다.