시뮬레이션 환경

1 / 16

100%

2024년, OpenAI는 로봇 손 하나로 루빅스큐브를 풀었습니다. 놀라운 사실은 — 이 로봇이 실제 큐브를 만져본 건 단 0시간이었다는 것입니다. 100년치 연습을 모두 시뮬레이션에서 했습니다. 로봇 한 대의 가격은 산업용 기준 1억~10억 원입니다. 실험 중 충돌하면 수천만 원이 날아가고, 사람이 다칠 수도 있습니다. 강화학습은 수백만 번의 시행착오가 필요한데, 실제 로봇으로 이걸 한다면? 물리적으로 불가능합니다. 시뮬레이션은 이 문제를 근본적으로 해결합니다. 가상 환경에서는 로봇이 1000번 넘어져도 비용이 0원이고, GPU 하나로 수천 개의 로봇을 동시에 학습시킬 수 있습니다. NVIDIA Isaac Gym에서는 4096개의 로봇을 동시에 시뮬레이션 하며 하루 만에 현실 기준 수십 년의 경험을 쌓습니다. 하지만 시뮬레이션에는 치명적 약점이 있습니다 — "Sim-to-Real Gap" . 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 정책이 현실에서는 처참하게 실패할 수 있습니다. 이 레슨에서는 주요 시뮬레이터 비교부터, 이 간극을 줄이는 Domain Randomization, Digital Twin까지 전체 그림을 다룹니다. 핵심: 현대 로봇 AI의 99%는 시뮬레이션에서 태어납니다. 시뮬레이터를 이해하는 것이 곧 로봇 AI를 이해하는 것입니다.

0:00 / 2:53

이런 분들이 찾고 있어요

이 레슨과 관련된 학습 키워드

CS/AI 전공 대학생

로봇 AI 정리로봇 모방학습robot manipulation 과제

비전공/입문자

Embodied AI란로봇 AI 입문

취준생

로봇 AI 취업robotics 포트폴리오

직장인

로봇 자동화산업용 로봇 AI

대학원생/연구자

VLA 모델 논문robot foundation modelsim-to-real

AI 교육 플랫폼

AI 교육 플랫폼 추천AI 강의 사이트머신러닝 온라인 강의딥러닝 강의 추천

AI 독학/로드맵

AI 독학 방법머신러닝 공부 순서딥러닝 로드맵머신러닝 독학 로드맵

AI 취업/커리어

AI 취업 준비데이터 사이언티스트 강의ML 엔지니어 준비AI 면접 준비