Mujoco2 구글 딥마인드가 제미나이 4 아르곤으로 휴머노이드 로봇에게 콘홀 게임을 가르친 진짜 방식 로봇에게 인간의 복잡한 움직임을 가르치는 가장 비효율적인 방법은 역설적이게도 사람이 일일이 관절 각도 좌표를 수작업으로 입력하는 것입니다. 던지기나 뛰기 같은 역동적인 동작은 미세한 힘의 균형과 공기 저항, 관성 모멘트가 복합적으로 작용하기 때문에 단순히 인간의 궤적을 복사해서 붙여넣는 순간 로봇은 맥없이 중심을 잃고 쓰러지기 일쑤죠.최근 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 공개한 시연 영상은 이 골치 아픈 문제를 아주 색다른 방식으로 풀어냈습니다. 바로 거대 언어·비전 모델인 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)에게 휴머노이드 로봇 앱트로닉 아폴로(Apptronik Apollo)의 '상급자 코치' 역할을 맡긴 것입니다.[시연 전체 영상] Gemini 4 Argon을 활용한 휴머노이.. 2026. 10. 19. 엔비디아가 물리 AI 시대를 준비하는 방법: NVIDIA Warp와 MJWarp로 로봇 시뮬레이션 2,048배 가속하기 1. NVIDIA Warp와 MJWarp: 물리 AI 시대의 가속 패러다임 전환최근 물리 AI(Physical AI)와 로보틱스 분야에서 가장 뜨거운 화두는 단연 '시뮬레이션 가속'입니다. 기존의 MuJoCo는 CPU 기반으로 단일 혹은 소수의 물리 환경을 정밀하게 시뮬레이션하고 제어하는 데 아주 훌륭한 도구였습니다. 하지만 강화학습(RL)이나 대규모 샘플링 기반의 최적화 알고리즘을 돌리려면 이야기가 달라집니다. "단일 환경이 얼마나 빠르게 도는가"보다 "동시에 얼마나 많은 환경(Worlds)을 병렬로 돌릴 수 있는가"가 학습 속도를 결정짓는 핵심 병목이 되기 때문이죠.엔비디아가 공개한 MJWarp(MuJoCo Warp)는 바로 이 문제를 정조준한 솔루션입니다. 기존 MuJoCo의 XML 모델(MJCF).. 2026. 9. 29. 이전 1 다음
