로보틱스가 실세계 데이터 대신 GPU 팜으로 옮겨가는 이유
피지컬 AI 개발은 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 기반 훈련으로 전환되고 있으며, 값비싼 실세계 데이터 수집의 필요성을 줄이고 있습니다.
물리적 AI 시스템을 구축하는 것은 대규모 언어 모델과 달리 인터넷 규모의 데이터 세트가 부족하여 방해를 받고 있다. 개발자들은 NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo 및 Genesis와 같은 엔진을 사용하여 사실적이고 물리적으로 기반한 데이터를 생성하는 '시뮬레이션 컴퓨터' 패러다임을 채택하고 있다. 이 접근 방식은 원격 조작, 강화 학습 및 실제 테스트의 위험 없이 드문 시나리오의 테스트를 가능하게 한다. 산업 연구소가 시뮬레이션을 모델 개발 루프에 통합함에 따라 휴머노이드 로봇 및 자율 시스템의 훈련을 가속화하면서 비용을 절감할 수 있다.