산업용 로봇 디지털 트윈 구축 돕는 ‘메가’ 옴니버스 블루프린트 공개

엔비디아가 CES 2025에서 실제 시설에 배포하기 전 디지털 트윈에서 물리적 AI와 로봇들을 대규모로 개발, 테스트, 최적화하게 도와주는 “메가(Mega)” 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)를 발표했다. 

첨단 창고와 공장에는 수백 개의 자율 이동 로봇과 로봇암 조작기, 인간 작업자와 그 옆에서 일하는 휴머노이드가 뒤섞여 있다. 센서와 로봇의 자율화를 위해 구축되는 시스템이 날로 복잡해짐에 따라 운영을 최적화하고, 안전을 보장하며, 혼란을 피하는 데 도움이 되도록 편성된 시뮬레이션 훈련이 절실한 상황이다. 



메가는 엔비디아 가속 컴퓨팅과 AI, 엔비디아 아이작(Isaac)과 엔비디아 옴니버스 테크놀로지의 참조 아키텍처를 기업에 제공한다.

이를 바탕으로 로봇과 비디오 애널리틱스 AI 에이전트, 장비 등을 구동하는 AI 기반 로봇 브레인의 테스트에 사용할 디지털 트윈(digital twin)을 개발, 시험할 수 다. 이 새로운 프레임워크는 물리적 시설에 소프트웨어 정의 기능을 제공해 지속적인 개발과 테스트, 최적화와 배포를 지원한다.  

메가 기반 디지털 트윈을 통해 기업은 인텔리전스로 경로와 작업을 구성하는 시설 로봇의 브레인을 지속적으로 업데이트해 운영 효율을 높인다. 메가 기반 디지털 트윈은 로봇 활동과 센서 데이터 일체를 조율하는 월드 시뮬레이터를 포함하기 때문이다. 

이 블루프린트는 옴니버스 클라우드 센서 RTX API로 공장 내 모든 유형의 지능형 머신이 보내온 센서 데이터를 즉시 렌더링하고, 고충실도의 대규모 센서 시뮬레이션을 진행할 수 있다. 이를 바탕으로 디지털 트윈 내에서 무한히 많은 시나리오로 로봇을 테스트할 수 있다. SIL(software-in–the-loop) 파이프라인에서 엔비디아 아이작 ROS로 합성 데이터를 생성할 수 있다. 

키온과 액센츄어, 운영 효율성 창출

엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 CES 2025 무대에서 이 협업의 미래를 엿볼 기회를 제공하고, 메가 옴니버스 블루프린트로 기업 의사 결정의 복잡한 그물망을 헤쳐 나가는 방법을 시연했다. 

키온과 액센츄어는 Mega Omniverse Blueprint를 도입해 운영 효율성을 창출하고, 키온과 그 고객들을 위한 차세대 공급망을 구축하고 있다. 키온은 컴퓨터 기반 디자인 파일과 영상, 라이다(lidar), 이미지, AI 생성 데이터를 활용해 옴니버스 내에서 창고의 디지털 트윈을 캡처하고 디지털화한다. 

키온의 산업용 AI 로봇 브레인들은 엔비디아 아이작을 기반으로 스마트 카메라와 지게차, 로봇 장비, 디지털 휴먼들을 활용하며, 옴니버스의 디지털 트윈에서 가상 훈련과 테스트를 진행한다. 키온의 창고 관리 소프트웨어는 옴니버스 디지털 트윈이 통합돼 한 장소에서 다른 장소로 짐을 옮기는 등 로봇 브레인용 임무를 생성, 할당할 수 있다. 
 
이렇게 시뮬레이션된 로봇은 각종 환경에서 인지와 추론을 통해 작업을 진행하며, 다음 동작들을 계획한 뒤에 디지털 트윈에서 시뮬레이션한 대로 수행한다. 그 결과를 인지해 로봇 브레인이 다음 동작을 결정하고, 이 과정이 반복되는 동안 메가가 디지털 트윈 내 모든 에셋의 상태와 위치를 정확히 추적한다.

전문 서비스 부문의 글로벌 리더인 액센츄어는 시뮬레이션과 로보틱스를 위해 엔비디아 AI와 옴니버스를 기반으로 자사에서 구축한 AI 리파이너리(AI Refinery)에 메가를 도입한다. 이를 통해 각 조직이 AI 시뮬레이션을 통해 공장과 창고의 설계와 운영 상태를 혁신하도록 돕는다. 

이 블루프린트로 맞춤형 로보틱스, 제조 기초 모델의 훈련과 미세 조정, 지능형 휴머노이드 로보틱스, 제조와 물류의 AI 기반 산업용 시뮬레이션, 최적화 등의 신규 서비스를 제공한다. 이를 통해 전 세계 공장과 창고로 물리적 AI와 시뮬레이션 시스템을 확대할 것이다. 일례로 창고 건설을 계획하는 경우라면 다양한 옵션을 미리 탐구한 뒤 최선의 것을 골라 최선의 상태로 구현할 수 있다.