글로벌 정보 기술 연구 그룹 가트너(Gartner)에 따르면, 2024년 생산된 모든 IT 제품에 대한 전 세계 최종 사용자들의 지출은 5조 달러에 달합니다. IT는 전자들로 구성된 컴퓨팅 조직망에 기반하며, 완벽한 소프트웨어 정의와 가속화가 특징인 산업입니다. 그리고 이제는 생성형 AI의 사용까지 가능해졌죠. 이렇듯 그 자체로는 거대하다지만 IT 산업도 결국 개별 원자들의 움직임으로 만들어지는 대규모 실물 생산재 시장의 극히 작은 일부일 뿐입니다.
1천만 개의 공장과 20만 개에 육박하는 창고, 6,400만 킬로미터에 달하는 고속도로가 오늘날 우리가 사는 물리적 세계의 “컴퓨팅” 조직망을 형성하고 있습니다. 하지만 생산 시설과 물류 센터의 방대한 네트워크는 여전히 수작업으로 힘들게 설계, 운영, 최적화되고 있죠.
창고와 유통 부문의 운영자들은 인간 작업자, 로보틱스와 에이전트 시스템, 장비 전반이 얽혀 만들어지는 변수와 상호의존성의 행렬들 앞에서 극도로 복잡한 결정의 최적화 문제에 직면해 있습니다. IT 산업과 달리 실물 생산재 시장은 나름의 소프트웨어 정의화가 이뤄질 순간을 지금도 기다리고 있는 것입니다.
그 순간이 다가오고 있습니다.
NVIDIA는 CES에서 “Mega”의 출시를 발표했습니다. Mega는 실제 시설에 배포하기 전 디지털 트윈에서 물리 AI와 로봇들을 대규모로 개발, 테스트, 최적화하게 도와주는 Omniverse Blueprint입니다.
첨단을 달리는 창고와 공장에는 수백 개의 자율 이동 로봇(AMR)과 로봇암 조종자, 인간 작업자와 그 옆에서 일하는 휴머노이드가 뒤섞여 있습니다. 센서와 로봇의 자율화를 위해 구축되는 시스템이 날로 복잡해지면서, 운영을 최적화하고, 안전을 보장하며, 혼란을 피하는 데 도움이 되도록 편성된 시뮬레이션 훈련이 절실한 상황입니다.
Mega는 NVIDIA 가속 컴퓨팅과 AI, NVIDIA Isaac과 NVIDIA Omniverse 테크놀로지의 참조 아키텍처를 기업에 제공합니다. 이를 바탕으로 로봇과 비디오 애널리틱스 AI 에이전트, 장비 등을 구동하는 AI 기반 로봇 브레인의 테스트에 사용할 디지털 트윈을 개발, 시험할 수 있습니다. 이 새로운 프레임워크는 물리적 시설에 소프트웨어 정의 기능을 제공해 지속적인 개발과 테스트, 최적화와 배포를 지원합니다.
자율화 시스템 조율용 월드 시뮬레이터를 탑재한 AI 브레인 개발 방법
로봇 활동과 센서 데이터 일체를 조율하는 월드 시뮬레이터 등의 Mega 기반 디지털 트윈은 인텔리전스로 경로와 작업을 구성하는 시설 로봇의 브레인을 지속적으로 업데이트해 운영 효율을 높입니다.
Omniverse Blueprint는 Omniverse Cloud Sensor RTX API로 공장 내 모든 유형의 인텔리전트 머신이 보내온 센서 데이터를 즉시 렌더링하고, 고충실도의 대규모 센서 시뮬레이션을 진행하게 해줍니다. 이를 바탕으로 디지털 트윈 내에서 무한히 많은 시나리오로 로봇을 테스트할 수 있죠. SIL(software-in–the-loop) 파이프라인에서 NVIDIA Isaac ROS로 합성 데이터를 생성하면 됩니다.
공급망 솔루션 기업인 키온 그룹(KION Group)은 NVIDIA, 엑센츄어(Accenture)와 협업하면서 Mega를 최초 도입해 소매 부문과 소비재, 택배 서비스 등의 운영 최적화를 꾀하고 있습니다.
NVIDIA 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 CES 키노트에서 이 협업의 미래를 엿볼 기회를 제공하고, Mega Omniverse Blueprint로 기업 의사 결정의 복잡한 그물망을 헤쳐 나가는 방법을 시연했습니다.
키온 그룹 주식회사의 롭 스미스(Rob Smith) CEO는 “우리는 AI 기반 솔루션이 핵심인 전략을 통해 고객의 공급망을 최적화하고 생산성을 높일 것”이라고 말했습니다. “NVIDIA가 AI 부문에서 보여주는 리더십과 액센츄어의 디지털 테크놀로지 전문성을 바탕으로 창고 자동화를 혁신하고 있습니다. 이처럼 강력한 파트너들이 모여 만드는 미래 창고들은 영리하고 기민한 시스템의 일부로서 주변 상황에 맞춰 진화하며, 거의 모든 공급망 문제를 처리할 수 있게 될 겁니다.”
Mega Omniverse Blueprint로 운영 효율 창출하는 법
운영 효율 창출을 위해 키온과 액센츄어는 Mega Omniverse Blueprint를 도입하고 키온과 그 고객들을 위한 차세대 공급망을 구축하고 있습니다. 키온은 컴퓨터 기반 디자인 파일과 영상, 라이다(lidar), 이미지, AI 생성 데이터를 활용해 Omniverse 내에서 창고의 디지털 트윈을 캡처하고 디지털화합니다.
키온의 산업용 AI 로봇 브레인들은 NVIDIA Isaac을 기반으로 스마트 카메라와 지게차, 로봇 장비, 디지털 휴먼들을 활용하며, Omniverse의 디지털 트윈에서 가상 훈련과 테스트를 진행합니다. Omniverse 디지털 트윈이 통합된 키온의 창고 관리 소프트웨어는 한 장소에서 다른 장소로 짐을 옮기는 등 로봇 브레인용 임무를 생성, 할당할 수 있습니다.
이렇게 시뮬레이션된 로봇은 각종 환경에서 인지와 추론을 통해 작업을 진행하며, 다음 동작들을 계획한 뒤에 디지털 트윈에서 시뮬레이션한 대로 수행합니다. 그 결과를 인지해 로봇 브레인이 다음 동작을 결정하고, 이 과정이 반복되는 동안 Mega가 디지털 트윈 내 모든 에셋의 상태와 위치를 정확히 추적하죠.
세계 어느 곳의 시설이든 Mega로 가능해지는 서비스
전문 서비스 부문의 글로벌 리더인 액센츄어는 시뮬레이션과 로보틱스를 위해 NVIDIA AI와 Omniverse를 기반으로 자사에서 구축한 AI 리파이너리(AI Refinery)에 Mega를 도입했습니다. 이는 각 조직이 AI 시뮬레이션을 통해 공장과 창고의 설계와 운영 상태를 혁신하도록 돕습니다.
Omniverse Blueprint로 맞춤형 로보틱스와 제조 기초 모델의 훈련과 미세 조정, 인텔리전트 휴머노이드 로보틱스, 제조와 물류의 AI 기반 산업용 시뮬레이션 및 최적화 등의 신규 서비스를 제공함으로써, 전 세계 공장과 창고로 물리 AI와 시뮬레이션 시스템을 확대할 것입니다. 일례로 창고 건설을 계획하는 경우라면 다양한 옵션을 미리 탐구한 뒤 최선의 것을 골라 최선의 상태로 구현할 수 있게 되는 셈이죠.
액센츄어 회장 겸 CEO인 줄리 스위트(Julie Sweet)는 “산업용 AI의 시대에 들어선 조직들이 AI 기반 시뮬레이션과 자율 로봇을 활용해 신규 시설 설계와 기존 운영 최적화 프로세스를 혁신하도록 돕고 있습니다”고 말합니다. “NVIDIA를 비롯한 키온과의 협력은 우리 고객들이 디지털 트윈에서 운영을 계획하도록 도울 겁니다. 거기서 수백 가지 옵션을 탐색한 뒤, 계절별 시장 수요나 인력의 가용성 등 당장의 혹은 앞으로의 시장 상황에 맞춰 최선의 결정을 신속히 내릴 수 있게 됩니다. 이는 테크놀로지와 데이터, AI에 힘입어 우리 고객들이 달성할 수 있는 전혀 새로운 가치의 장이기도 합니다.”
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