인공지능(AI)은 ‘GTC 2021’에서 전 세계의 수많은 개발자, 비즈니스 리더, 연구원, 로봇으로부터 각광을 받았습니다.
GTC 2021은 올해 최대 규모 1,500개 이상의 세션을 통해 AI 분야 입문 세션부터 로보틱스 애플리케이션을 개발하는 실무 개발자와 제조업자를 위한 고급 세션에 이르기까지 다양한 콘텐츠가 제공되었는데요.
이번 GTC 2021에서 제공되었던 임베디드, 엣지 AI, 로보틱스 기술 세션의 핵심 내용을 알려드리겠습니다.
AI 개발 입문과정을 위한 세션
비즈니스 리더들은 증가하는 수요를 만족시키는 데 필요한 전문지식을 갖춘 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 부족하다는 것을 느끼고 있습니다. AI와 로보틱스를 통한 업스킬링은 포스트 코로나 시대의 가정과 직장의 풍경을 바꿔 놓으면서 자동화를 실현하려는 개인과 기업들에게 매우 중요해졌습니다.
AI의 기초를 학습하거나 딥 러닝 기술을 자세히 배울 수 있는 세션이 다음과 같이 진행됐습니다. ‘Jetson 101: 엣지 AI 기초 학습 (S32700)’, ‘Jetson 커뮤니티로 엣지 AI 프로젝트 구축 (S32750)’, ‘젯슨에서 엣지 AI 최적화하기 (S32354).’
또한, AI 학습과 교습에 도움이 되는 핸즈온 교육 세션이 진행됐습니다. 그 중에는 ‘Jetson 으로 취리히 연방공과대학교(ETH Zurich)와 오픈소스 플랫폼 덕키타운(Duckietown) 함께 하는 핸즈온 AI 수업 (S32637)’, ‘Jetson Nano로 배우는 딥 러닝 로보틱스 고등학교 입문과정(S32702)’이 있습니다. NVIDIA Deep Learning Institute이 제공하는 “NVIDIA와 함께 배우기(Learn with Us)”에서 두 가지 세션도 진행되었죠(SE3258, SE3283).
상업용 AI와 로보틱스 애플리케이션을 위한 세션
전세계적으로 기업들은 NVIDIA 기술을 활용해 AI 로 세계인구 증가문제를 대비한 농업 생산성 향상, 폐기물 관리 등 세계가 당면한 중요한 문제를 해결하고 있죠.
예를 들어 팜와이즈(Farmwise), 뽕숑(Ponchon)과 같은 기업들은 지속 가능한 농업과 농작물 수확량을 증가시킵니다(S32884). AMP 로보틱스(AMP Robotics)는 재활용 시스템의 혁신을 위해 AI 기반 로봇을 규모에 맞게 활용하고 있습니다(S32250), BDTI와 함께 하는 세션에서 마스크캠(MaskCam)은 공중보건과 안전을 위해 안면 감지와 사회적 거리두기 애플리케이션을 시연해 보였습니다(S32588).
기업들과 NVIDIA Inception 스타트업들은 제조와 물류 개선을 위한 새로운 협업 방식을 설계해 포스트 코로나 시대의 안전과 효율성을 확보하고 있습니다. 플러스 원 로보틱스(Plus One Robotics)의 AI 지원 코봇(cobot, 협동로봇)은 인간과 협력해 물류창고 작업을 자동화하고 있으며(S32641), BMW는 미래형 AI 공장(S31367)의 차량 점검에 로봇을 활용하고 있죠.
시뮬레이션과 교육 속도를 높이기 위한 세션
광범위한 자동화를 실현시키기 위한 핵심 요소는 개발자가 실제 세계를 모델링하는 데 지원하는 시뮬레이션 기술의 속도입니다. NVIDIA Omniverse 와 NVIDIA Isaac 플랫폼과 같은 기술은 기계식 로봇 개발과 로봇의 탐색 · 행동을 훈련하는 작업에서부터, 로봇을 완벽히 현실과 흡사한 가상 환경에서 시뮬레이션하고 테스트하는 “디지털 트윈”을 개발하는 작업까지의 모든 영역에서 활용됩니다.
폭스바겐 그룹(Volkswagen Group)은 공간 환경에서의 학습, 추론, 제어에 대해 자세히 설명하는 시간을 가졌습니다(E31780), 카네기 멜론 대학교(Carnegie Mellon Univ.)는 로봇 조작을 위한 강화 학습을 개선하는 방법을(S31221), 옥스퍼드 대학교(Oxford Univ.)가 로봇 이동을 위한 역동적이고 강력한 제어 솔루션에 대해 설명했습니다(S31585). 몬드라곤 대학교(Mondragon Univ.)가 Isaac Sim을 사용한 산업용 협업 로봇 애플리케이션에 디지털 트윈을 사용한 사례를 보였고(S31530), 스탠포드 대학교(Stanford Univ.)는 로봇 조작 학습을 위한 대규모의 인적 관리 시스템을 선보였습니다(S31755). 또한 NVIDIA 전문가들의 지원을 받아 시뮬레이션으로 로봇을 훈련하고 실제 로봇으로 바꿔 사용하는 방법을 배우는 시간을 가졌습니다(S31824).
최첨단 로보틱스 연구 세션
NVIDIA는 물리기반 강화학습(RL)과 현실감 넘치는 시뮬레이션과 함께 AI를 활용해 매니퓰레이터(manipulator)를 가상 환경에서 훈련시킨 후에 현장에 사용하는 방법을 계속 연구하고 있는데요.
과거에는 로보틱스와 자동화에 물리기반 강화학습을 적용하는 작업 대부분에 수천 개의 CPU 클러스터가 필요했는데요. 하지만 이제는 이 작업이 단 하나의 GPU에서 아주 짧은 시간안에 훈련시키는 것이 가능해졌습니다. 이와 관련하여 ‘딥 러닝 GOMP(Grasp-Optimized Motion Planning) 시작(S31905)’과 ‘딥 강화 학습을 통한 로봇 매니퓰레이터의 공간 제어력 늘리기(S31238)’세션이 진행됐습니다.
또한 NVIDIA의 로봇연구와 로보틱스 연구소 책임자인 다이러 팍스(Dieter Fox)는 복잡한 환경에서 로봇 조작을 가르치는 딥 러닝과 시뮬레이션 사용법(S33109)에 대한 세션을 진행했습니다.
Jetson 파트너 에코시스템 세션
로보틱스의 까다로운 문제를 해결하려는 개발자와 제조업체에게, NVIDIA Partner Network와 Jetson Developer Ecosystem이 정확하고 신뢰할 수 있는 엣지 컴퓨팅 솔루션을 제공하는데요. AI 기반 오토노머스 기계를 배치할 때 간단하면서도 비용 효율적인 솔루션을 알려주죠.
컴퓨터 비전, AloT 헬스케어 애플리케이션, 개인 펫 피더(pet feeder) 등을 구축하고 배포하는 작업에 도움이 되는 파트너사의 세션들도 진행됐습니다. 애온 기술(AAEON Technology)(SS33108, SS33128, SS33130),애티나(AetinaCorporation)(SS33137, SS33129, SS33126), ADLINK(SS32769, SS32770), 애로우 일렉트로닉스(Arrow Electronics) (SS32998, SS32972), 스파크펀 일렉트로닉스(Sparkfun Electronics) (SS32981, SS32985), 어드밴택(Advantech) (SS33263, SS33260, SS33261), 애버미디어 테크놀로지(AVerMedia Technology) (SS33134, SS33135, SS33136), 이돔 테크놀로지(EDOM Technology) (SS33177, SS33045, SS33116) 등 다양한 세션이 진행됐습니다.