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AI 로보틱스 & Embodied AI — 물리 세계의 지능 → 기초
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 시뮬레이션하며 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.
산업용 로봇팔 하나에 수억 원, 학습 중 충돌하면 수천만 원 수리비에 다운타임까지 발생합니다.
왼쪽의 빨간 영역을 보세요, 실제 로봇 학습의 비용 구조가 정리되어 있어요.
로봇 한 대 가격이 일억에서 십억 원, 충돌 한 번에 수천만 원이 날아가죠.
게다가 학습 속도는 실시간 일배속이라, 강화학습에 필요한 수백만 번의 시행착오를 물리적으로 감당할 수 없어요.
작업자 안전 문제도 심각해요, 로봇팔이 예측 불가능하게 움직이면 사람이 다칠 수 있으니까요.
이제 오른쪽 초록 영역을 보세요, 시뮬레이션은 이 모든 문제를 근본적으로 해결합니다.
지피유 서버 월 백만에서 삼백만 원으로 로봇 사천 대 이상을 동시에 돌릴 수 있어요.
충돌해도 비용 제로, 리셋 한 번이면 다시 시작이에요.
학습 속도는 만 배까지 빨라져서, 하루 만에 수십 년치 경험을 쌓을 수 있죠.
오른쪽 위 파란 박스를 보세요, 오픈에이아이의 루빅스큐브 사례가 있어요.
이 로봇은 실제 큐브를 만져본 적이 단 한 번도 없었어요.
시뮬레이션에서만 백 년치 경험을 쌓고, 현실에서 바로 성공했죠.
엔비디아 아이작 심에서는 사천구십육 개의 로봇을 동시에 시뮬레이션할 수 있어요.
하지만 주황색 경고 박스를 보세요, 심투리얼 갭이라는 치명적 약점이 있어요.
시뮬레이션에서 완벽한 정책이 현실에서는 전혀 작동하지 않을 수 있습니다.
마찰 계수, 질량, 센서 노이즈 등 미세한 차이가 누적되어 큰 오차를 만들거든요.
그래서 도메인 랜더마이제이션같은 기법으로 이 갭을 줄여야 해요.
결국 시뮬레이션은 비용을 천 배 절감하고 속도를 만 배 높이지만, 현실과의 차이를 극복하는 게 핵심 과제입니다.
이 레슨에서는 주요 시뮬레이터의 구조, 심투리얼 갭의 원인, 그리고 극복 방법을 하나씩 살펴볼 거예요.
하단 요약을 보면 핵심이 한 줄로 정리되어 있습니다.